随着现代物流的发展,循环物流及其成本的研究成为物流领域关注的重点和难点之一。通过对循环物流的内在因素和相关体系的研究和分析,并以某制造企业的物流系统做为研究对象,构建了一个循环物流的成本模型。然后,综合考虑各种影响因素及其相互关系,通过离散事件系统建模方法,将正向物流和逆向物流模型整合成循环物流模型并规划了循环物流系统仿真的仿真策略,建立了一个可信的系统仿真模型。通过对于智能优化算法,特别是蚁群算法(AA)和遗传算法(GA)的研究,针对传统的智能优化算法求解效率不高和易陷入局部最优解的缺陷,将遗传算法融入到蚁群算法的求解过程之中,改进了仿真优化方法,提出了基于GAAA算法的仿真优化的原理及求解方法。仿真模型针对传统仿真优化方法中仿真与优化相互独立的缺陷,将仿真与优化两个关键环节有机结合,把循环物流的成本模型科学地运用到循环物流系统的仿真之中,基于综合成本对循环物流系统的配送等方面进行了优化,建立了基于综合成本和GAAA算法的循环物流仿真与优化的模型。最终采用.NET和SQL SERVER2000作为开发环境规划并实现了循环物流成本仿真的软件系统。通过某制造企业的实际物流数据,在给定顾客需求、外部供应和各个实体初始状态的情况下,模拟循环物流系统的运行过程,验证了模型的可靠性和可用性。课题研究循环物流系统,建立以闭合物流系统为中心辐射外围多条供应链的物流模型,对循环物流系统的重要环节功能进行系统仿真和基于综合成本评价的智能优化,对企业进行物流问题决策提供量化的参考依据,对企业能优选一个合理的、科学的物流方案具有重要作用,对企业节省物流成本,提高物流效率也具有十分重要的意义。课题研究对于仿真与优化理论和方法在物流系统优化过程中的应用和发展具有借鉴意义,通过探索循环物流系统的结构和功能描述,有利于提高物流过程中对于综合成本的认识。