Ahmed ElSayed, Elif Kongar und Surendra M.Gupta.
In diesem Dokument wird das Problem der Entwicklung intelligenter, umweltfreundlicher und finanziell rentabler Demontagesequenzen für elektronische End-of-Life-Produkte (EOL) behandelt. Diese komplexen EOL-Produkte enthalten ein breites Spektrum an Materialien, darunter auch Edelmetalle. Daher müsste man diese Produkte verarbeiten, um den in ihnen verborgenen Wert wiederzuerlangen. Zu den EOL-Verarbeitungsoptionen gehören Wiederverwendung, Wiederaufbereitung, Recycling oder ordnungsgemäße Entsorgung. Jede dieser Optionen erfordert ein gewisses Maß an Demontage. Daher ist das Erreichen einer optimalen oder nahezu optimalen Demontagesequenz entscheidend für die Steigerung der Effizienz der EOL-Verarbeitung. Da die Komplexität der Bestimmung der besten Demontagesequenz mit der Anzahl der Teile in einem Produkt zunimmt, ist eine effiziente Methodik für die Demontagesequenzierung erforderlich. In diesem Dokument präsentieren wir einen evolutionären Algorithmus zur Generierung nahezu optimaler und/oder optimaler Sequenzen für die selektive Demontage von EOL-Produkten. Ein numerisches Beispiel wird bereitgestellt, um die Funktionalität des Algorithmus zu demonstrieren.