绿色设计的提出，为大量企业突破生产中能源消耗大、资源利用率不高、对环境造成的影响严重等一系列问题带来了希望，对其研究已成为热点，但很少涉及含多类型不确定性参数及其智能算法求解等问题。　　本论文针对包含多类型不确定性参数的产品进行绿色模块划分以及绿色模块配置设计和智能算法的求解开展研究：　　首先针对绿色设计中包含多类型不确定性参数的模块划分等问题，研究了在绿色设计过程中含有多种不确定性因素的产品模块划分，通过分析给出绿色模块划分的方法，以模块划分过程中模块内部单元内聚度最大、模块之间单元耦合度最小以及模块总体的绿色程度最高作为多目标函数，建立绿色模块划分的不确定模型，再经过不确定数学方法的处理，转化为确定的多目标模型。分别就三个案例提出了三种求解方法，首先提出一种基于加权系数法求解多目标问题的十三进制离散粒子群方法，每次迭代获得单一解；其次提出基于Pareto集的THDMOPSO方法进行求解，算法能获得多个精英解；最后根据蚁群算法自身收敛速度快的特点，设计了一种蚁群求解方法来求解绿色模块划分问题，验证了蚁群求解方法不单可以应用在求解模块划分之上，而且速度要快于粒子群求解方法，三种解决方法均具有可行性以及较好的生产实用价值。　　其次基于零件库进行绿色产品的模块配置设计研究，建立了基于绿色的模块配置设计不确定模型，通过三个案例进行分析求解，获得绿色配置设计中零件库的最优零件记录数。本章节首先提出EHDPSO方法解决了多个不确定目标模型转换为单一目标获得单一解的问题；再次提出了EHMODDPPSO方法解决了含有定量、定性、随机数等参数的情况来获得多个精英解的问题；最后还基于以上两种方法收敛速度慢的情况，提出了一种蚁群求解方法来求解多目标问题，收敛速度明显优于前两种方法，三种智能求解方法均具有较好的实用价值。　　最后初步设计了B/S架构的绿色配置的原型系统，有一定应用价值。