近年来,随着社会对资源、环境问题的日益重视,逆向物流因其强调废旧物品的循环利用和对环境污染的有效控制而成为学术界和企业界关注的焦点。运输是逆向物流活动的重要组成部分,而如何进行有效地配置回收物品的车辆和选择合理的路径,则是降低逆向物流运输成本的关键。由于逆向物流需求的分散性及其发生的时间、地点、体积、重量的不确定性等特点,使得逆向物流的车辆配置和路径优化与正向物流配送相比具有特殊性和更加复杂性,因此需要结合逆向物流自身的特点来探讨逆向物流车辆配置和路径优化的理论、模型和方法问题。论文在国内外相关研究基础上,分别探讨了需求确定和不确定情况下,逆向物流回收的车辆配置和路径优化研究问题。论文共分六章。第一章介绍了论文的选题背景、意义及国内外研究现状,并对论文的总体构思、结构框架和创新点进行了阐述;第二章介绍了逆向物流的概念及其分类,对逆向物流的需求特点及其网络结构类型进行了分析和描述。第三章则主要对选题涉及到的相关的路径优化和车辆装载问题进行了概念性的介绍。第四章构建了需求确定情况下,以车辆使用、运行成本最小为目标,以车辆的允许载重范围、允许容量范围、最大行驶距离等为约束条件的车辆配置和路径优化模型,并采用遗传算法对模型进行了求解设计,最后通过算例的实现验证了算法的有效性。第五章则考虑到现实生产生活中需求往往不确定的情况,把客户点回流品的体积和重量作为随机变量,建立了逆向物流回收的车辆配置和路径优化的不确定型机会约束模型,并采用最大-最小蚁群算法对该模型进行了算法设计和算例的实现。第六章则对论文研究的成果进行了归纳总结,并对论文今后需要进一步研究的问题和发展方向进行的分析和展望。