近年来,随着人们对“生态经济”和“绿色制造”模式的倡导,退役产品的再制造受到了各个领域的广泛关注。工程机械产品中含有诸多的可再利用零部件及多种可循环材料,对其进行再制造可以有效地节约产品成本,提高资源的利用率,从而显著地降低产品制造过程对资源及环境的影响。现有的很多文献和模型都提到,对退役工程机械进行再制造能对资源、环境带来很大的效益,但是却很少有学者能够提供一个量化的模型,对这该论断进行验证和深入分析,加之退役工程机械再制造过程中存在的诸多不确定性因素,如回收价格、回收数量、顾客需求、退役产品质量状况等,为政府和再制造企业相关决策带来了很大的挑战。因此,需要建立再制造的资源和环境效益的定量评估模型,分析不确定性因素对其内在变化机理的作用规律,为再制造相关决策提供支持,促进退役产品再制造行业的发展。本文首先对退役工程机械的回收及再制造流程进行了深入地研究,并在此基础上,对回收及再制造过程中的能源、材料和二氧化碳排放量等情况进行详细分析。然后,识别出回收及再制造过程的诸多不确定因素,建立了退役工程机械的回收及再制造的资源和环境效益评估模型。最后,分析了不确定性因素对再制造模型内在变化机理的作用规律。本文的具体研究内容如下:(1)对退役产品的回收及再制造过程的能源消耗、材料消耗以及碳排放等情况进行深入分析,并参阅大量的文献,识别影响回收及再制造过程的主要不确定因素及各因素之间存在的关系。(2)建立了不确定条件下退役工程机械的资源效益评估模型,并探讨了回收价格、退役产品质量系数、顾客需求系数、可直接再使用的比率等不确定性因素对资源效益和再制造商利润的影响。(3)通过对回收及再制造过程中的“碳足迹”进行深入研究,以“碳排放的减少量”作为衡量回收及再制造的环境效益的指标,建立了退役工程机械回收及再制造的碳排放评估模型,设计了自适应的混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGA)对模型进行求解,并分析了模型中的各不确定性因素对资源效益及环境效益的影响,最后通过算例验证了模型的合理性。