拆卸分析与规划问题是产品拆卸回收研究中的核心问题。这在数学上属于NP-Complete型,随着产品复杂度的提高,产品的拆卸分析与规划工作将变得异常复杂困难。因此,本研究致力于探索能够以好的策略、高的效率求解工程应用中产品拆卸分析与规划问题的理论和方法,从而辅助技术人员在产品开发实践中分析产品的拆卸回收性能。建立了拆卸可行性信息图DFIG模型,并将产品的拆卸分析与规划问题映射成为DFIG模型上的一个路径寻优问题。以DFIG模型作为解空间能够表征问题的所有方案,同时在解空间和实际问题的方案之间建立一一对应的映射关系,在保证理论完备性的同时又兼具简约精炼的特点。这一变换为应用智能化启发式的方法来求解该问题提供了一个相当普适的模型。提出了基于蚁群优化(ACO)理论的综合求解算法。优化算法中的新颖特点,如个体(蚂蚁)的自杀退出机制以及蚁群能够在搜索过程中对DFIG模型进行智能化约简等,都使得随机搜索进程能够高效地求解问题的最优方案。并且不同于传统的拆卸分析与规划研究,这一综合种求解算法将最优解的搜索进程和解空间的构建进程并行起来,为将研究方法应用于解决实际工程问题提供了基础。考虑到实际中产品拆卸分析与规划工作对技术人员知识和经验的依赖,提出建立零部件之间的优先关系集合以强化产品DFIG模型中的约束性信息并指导蚁群的搜索,从而加速求解并改善方案的工程可行性。针对选择性拆卸问题修正了综合求解算法中蚁群以及蚂蚁的退出机制,建立以待拆卸零部件为目标的蚁群搜索模式,并根据选择性拆卸的特点调整了启发式信息的配置公式,从而建立了求解选择性拆卸问题的完整方法。基于相关的研究理论和方法,设计开发了基于三维数字化平台的产品拆卸分析与规划工具。以典型的家电产品(部件)为对象,在实际的工业环境下进行了产品的拆卸分析与规划试验,验证了研究方法的正确性、可行性和有效性,进一步探索了方法在产品设计开发过程中的应用。