随着人工智能领域的飞速发展,越来越多传统的工业制造都大规模依赖于计算机技术。在智能工业制造中,产品的装配是完成制造的最后一步,工业产品往往具有多个部件,且是无序的,针对绿色制造背景下产品装配顺序方案评价的不确定性和不相容性,本文提出了一种基于粗糙集理论、可拓分析和D-S证据理论的产品装配序列方案评价方法,以对专家或者技术人员提供最后的决策工作。基于可拓分析理论,建立了经典域物元、节域物元和待评价物元,得到了评价物元的关联函数矩阵。通过变换,建立了D-S理论的判别框架,并将关联函数推广到D-S理论的BPA函数。利用合取析取双算子的加权融合证据融合法则和传统的D-S证据理论对证据进行融合,对比多个证据的融合结果。最后,得到了多个产品装配序列的分类结果以及同一层次方案的排序关系。本文的主要贡献如下:(1)针对评价专家的主观经验和不确定性,本文采用一种模糊粗糙指标值的计算方法,对待评价事物的各个指标进行模糊评价,解决客观评价准则值的问题。(2)针对可拓分析能够处理评估中的不相容性,本文采用可拓分析方法,以物元理论和可拓集合理论作为理论框架,建立待评价事物的经典域、节域和评估等级,并根据实际数据计算待评物元关于评估等级的关联函数,通过关联函数来定量客观地描述待评物元隶属于某一评估等级的程度,并可根据关联函数的大小区分出不同待评物元的层次。(3)针对Dempster-Shafer理论中的证据主要是通过专家的知识和经验得到,具有很强的主观性,本文采用合取析取双算子加权融合法则和可拓分析相结合的办法,能够有效地把事物中存在的矛盾问题转换为相容的,从而减少各个证据之间的冲突,最大限度地优化证据融合的结果。