随着社会科技和潮流的发展,大量电子电器产品的生命周期不断缩短,由此产生大量需要回收处理的产品。废旧电子电器产品虽然处于报废状态,但是所含的许多零部件都具有资源再生性和环境污染性,处置不当对于社会和环境是一个沉重的负担,拆卸可以实现再制造业的专业化和规模化。拆卸线是实现废旧电子电器产品的回收再利用和可持续发展的重要途径,高效和批量拆解是未来拆卸行业的发展目标。由于拆卸作业具有复杂性和不确定性,U型布局具有缩短物流路径和节约场地等优点,因此本文在拆卸生产作业中采用U型布局。待拆卸产品的零部件拆卸下来之后需要进行分类回收存储,以便进行下一步清洗、粉碎、再加工等操作,综合考虑零部件的优先关系约束、零部件种类、拆卸成本等因素,建立了最小化工位数、空闲时间均衡指标、拆卸成本、零部件分类指标的多目标U型拆卸线数学模型。针对上述所建多目标优化模型,结合拆卸线平衡问题的问题特性和Pareto解集占优思想,设计了一种融入Pareto思想的多目标离散烟花算法。该算法采用基于任务实数的编码形式,以循环随机选择没有紧前任务或者紧后任务的任务的方法产生初始化种群;为使算法能够适用于U型拆卸线平衡问题的迭代,对烟花算法进行离散化。爆炸操作采用在爆炸半径内随机产生新的序列,变异操作采用区别零部件在U型拆卸的出口侧或入口侧方式,然后采用单点插入的形式进行变异操作;个体更新选取每个烟花通过爆炸操作和变异操作之后产生的Pareto非劣解随机替换烟花;为了提高收敛效果,采用精英保留策略维护外部档案中的非劣解。在参数设置中采用控制变量法确定不同规模的拆卸线平衡问题的最佳参数组合,对比分析所提算法的求解结果与已公开文献中的求解结果,验证了算法在不同规模的拆卸线平衡问题中具有良好性能;为验证算法在U型求解结果中具有良好性能,对大规模算例进行U型布局求解并与已有测试算例进行对比,进一步证明了所提算法的求解性能。最后,应用所提模型和算法求解洗衣机拆卸实例并获得10个非劣解,对于拆卸线平衡问题中考虑零部件分类提供多样性参考。