近年来，世界各国开始关注产品的退役后阶段，欧盟颁布颁布了WEEE和RoHS指令，规定了必须回收的电子电器种类和禁止使用的材料。我国也顺应这个潮流，开始颁发了相应的管理条例。由于这一世界潮流，产品制造商和设计者们都越来越重视其退的产品的逆向物流策略以及相关的成本效益。本研究针对这一需求，运用了人工智能中的案例推理方法，建立了选定逆向物流策略的决策支持模型，并利用工程经济方法、案例推倒法、层次分析法，建立产品回收成本效益的评估模型。本文以退役电子电器产品为例，对基于案例推理和层次分析法的废弃电子电器产品逆向物流策略确定方法，以及回收成本效益评估系统进行了研究和分析，建立了相关模型。同时，以光电鼠标为案例进行研究，验证了上述评估方法的实用性。论文研究工作如下：1)通过文献阅读，建立逆向物流回收模型。并确定了六种逆向物流策略。2)研究了案例推理的几个关键问题，包括案例特征的选取、特征权重值的确定、相似度的计算以及案例库的建立等。3)研究电子电器产品的特征，阅读相关的文献资料，确定了案例推理所依赖的案例特征。4)构建了逆向物流策略评估的层次分析法模型，以问卷调查的方式收集专家意见，由此确定特征的相对权重。5)通过调研，建立了逆向物流和回收成本效益的案例库。6)以光电鼠标为案例，进行了研究，验证上述评估方法的实用性。本研究所开发的评估模型和评估方法，旨在对产品退役后的逆向物流策略进行决定和管理，并把评估的结果反馈给设计者和制造商，以设计出更加有利于环境的产品。