绿色拆解规划模型

拆解效率提升31.66%

一种考虑学习效应的多目标协同优化模型，能同时降低拆解时间、成本和碳排放。

李益兵 · Wenxia, Zhu · Guo, Jun · Wang, Kaipu · 高亮

Journal of Manufacturing Systems 2025

参数信息

拆解效率提升

31.66 %

拆解成本降低

30.44 %

碳排放减少（学习效应）

30.07 %

碳排放减少（协同优化）

34.82 %

技术优势

效率可大幅提升

构建了考虑学习效应的协同优化模型，实际冰箱案例显示拆解效率提升31.66%。

成本显著下降

学习效应使拆解成本降低30.44%，提升回收经济性。

碳排放双路径削减

学习效应本身使碳排放减少30.07%，协同优化拆解与回收决策后减少34.82%。

算法能自主调参

改进的Q-learning多目标遗传算法能根据种群适应度动态调整搜索策略。

应用场景

• 产品回收：为回收商提供拆解序列和回收方式决策，提升效率与收益。
• 绿色制造：协同优化拆解与回收决策，减少制造全生命周期的碳排放。
• 循环经济：通过合理回收选项决策促进零部件再利用和材料循环。