Los robots son ampliamente utilizados en las líneas de desmontaje de productos, lo que mejora significativamente la eficiencia del desmontaje de productos al final de su vida útil (EOL). La mayoría de las investigaciones actuales sobre problemas de equilibrado de líneas de desmontaje se centran en descomponer un producto. Más de un producto puede ser desmontado simultáneamente, lo que puede mejorar aún más la eficiencia. Además, la incertidumbre, como la depreciación de productos EOL, puede resultar en un fallo en el desmontaje. En esta investigación, se establece un modelo estocástico de equilibrado de líneas de desmontaje robóticas multi-producto utilizando un grafo AND/OR. Se tienen en cuenta la relación de precedencia, la restricción de ciclo y el fallo en el desmontaje para maximizar el beneficio y minimizar el consumo de energía para desmontar múltiples productos. Se propone un algoritmo de optimización de lluvia de ideas multiobjetivo mejorado de Pareto combinado con simulación estocástica para resolver el problema. Además, al realizar experimentos en algunos casos reales y comparar con cuatro algoritmos de optimización multiobjetivo de vanguardia, es decir, el optimizador de lobo gris discreto multiobjetivo, algoritmo de colonia de abejas artificiales, algoritmo genético de clasificación no dominado II y algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en descomposición, este documento valida su excelente rendimiento en la resolución del problema en cuestión.