闭环供应链网络是实现可持续发展战略的有效途径之一.闭环供应链日益增加的复杂性要求决策者必须重视网络中的顾客需求、成本和回收产品数量等不确定因素.与此同时,这些不确定因素的存在使企业在制定决策时往往面临很高的风险.因此,在设计闭环供应链网络时如何有效地控制风险至关重要.在现有的研究中,众多决策者基于风险中立的态度讨论闭环供应链网络设计问题,其目的通常为最大化收益或最小化成本.但大量的不确定性使得风险中立的决策态度与现实并不相符.因此,为了有效规避现实闭环供应链网络中的风险,本文分别利用风险值方法和条件风险值方法对随机环境下的闭环供应链网络进行研究.本文首先在风险值准则下建立了随机机会约束的闭环供应链网络设计模型.当随机需求和运输成本的联合分布已知时,通过引入二元辅助变量,将原模型转化为一个计算上可处理的优化模型.进一步地,当精确概率分布不完全已知时,本文用随机变量刻画不确定需求、运输成本和回收产品的数量,建立了一个基于均值-条件风险值准则下的分布鲁棒闭环供应链网络设计模型.通过用非精确集刻画不确定离散概率分布,决策者可以获得更加灵活的供应链网络配置方案.为了求解所构建的分布鲁棒优化模型,本文利用对偶理论将模型转化为确定的混合整数线性规划,并通过常用优化软件求解模型.最后通过数值实验和结果分析进一步地说明了所建模型的有效性和实用性.论文的主要工作可以概括为以下四个方面:(1)建立了风险值准则下的随机机会约束的闭环供应链网络设计模型和均值-条件风险值准则下的分布鲁棒优化模型;(2)针对随机闭环供应链网络模型,在随机变量服从有限的联合离散分布时,引入二元辅助变量,将随机规划模型转化为确定模型;(3)针对分布鲁棒闭环供应链网络模型,利用盒子和多面体非精确集刻画不确定离散概率分布,通过对偶理论将鲁棒对等模型转化为计算上可处理的模型;(4)数值实验证实了所构建模型的有效性和实用性.