Metoder för att minska koldioxidavtrycket får allt större uppmärksamhet från industrin när de arbetar för att skapa hållbara produkter. Monteringslinjesystem används i stor utsträckning för att montera olika typer av produkter och under de senaste åren, robotar har i stor utsträckning utnyttjats, ersätter manuellt arbete. Detta dokument fokuserar på att minimera koldioxidavtrycket för robotiska monteringssystem, ett ämne som har fått begränsad uppmärksamhet inom akademin. Detta papper är främst fokuserat på att utveckla en matematisk modell för att samtidigt minimera det totala koldioxidavtrycket och maximera effektiviteten hos robotiska monteringssystem. På grund av den NP-hårda karaktären av det aktuella problemet, en multi-objektive co-operative coevolutionary (MOCC) algoritm utvecklas för att lösa det. Flera förbättringar tillämpas för att förbättra prestandan hos MOCC för att få en stark lokal sökkapacitet och snabbare sökhastighet. Den föreslagna MOCC-algoritmens prestanda jämförs med tre andra högpresterande multiobjektiva metoder. Beräknings- och statistiska resultat från uppsättningen av referensproblem visar att den föreslagna modellen kan minska koldioxidavtrycket på ett effektivt sätt. Den föreslagna MOCC överträffar de övriga tre metoderna med en betydande marginal som visas genom att använda en grafisk och två kvantitativa Pareto-kompatibla indikatorer.
Nilakantan m.fl. I REF föreslogs en multiobjektiv samverkansalgoritm.