近年来,越来越多国家的政府在重视经济发展速度的同时,也开始关注经济发展的可持续性。不具备可持续发展能力的经济体将在未来的全球市场中逐渐失去竞争力正在成为一个被普遍接受的共识；逐步将本国的经济导向一个更加“绿色”的发展方向也就成了各国政府的当务之急。为此各国相应的各种政策和法律条文也纷纷出台并在实践应用中日趋完善。各地企业一方面迫于当地政府的压力,另一方面也由于其中潜在的经济利益,也纷纷开始加大相应技术、人力与设备等方面的投入。在这种形势下,闭环供应链(Closed Loop Supply Chains,简称CLSC)的概念在工业界和学术界中受到了越来越多的关注。闭环供应链的目的是对物料的流动进行闭环处理,减少污染排放和剩余废物,同时以较低的成本为顾客提供服务。因此闭环供应链包含传统供应链的内容,还对经济的可持续发展具有重要影响和意义。随着闭环供应链的管理方法在企业中的应用越来越多,市场需求不断增大,闭环供应链管理已经成为物流与供应链管理的一个新的发展趋势。本文以钢铁企业生产流程中的废旧钢铁回收与再利用过程以及轧辊生产流程中轧辊残次品的加工与再加工过程为研究背景,总结并分析我国钢铁行业近几十年来的发展历史与现状,在对几家国内大型钢铁集团的实地调查与实证研究的基础上,开展了面向钢铁工业的闭环供应链系统的生产和运输策略及其优化方法的研究工作。该研究是985工程流程工业综合自动化科技创新平台研究项目、辽宁省科技厅计划项目和国家杰出青年科学基金项目(70625001)的重要组成部分。需要特殊指出的是,尽管本文的研究问题源于作者在钢铁企业中的调研和工作；本文研究的成果也可以被用于其他闭环供应链环境中。因此本文尽可能不对问题的背景进行过多限定以便研究的成果具有更广泛的应用空间。具体地讲,本文对逆向物流(Reverse Logistics,简称RL)网络中废旧产品运输、存储及再加工的最优策略和优化方式进行了深入研究。首先,本文逐层对闭环供应链网络进行了探讨与分析,着重研究各层次的数学建模以及优化方法,其中包括废旧产品的生产批量计划、废旧产品回收过程中的运输计划。在以上研究的基础上,又对物流网络中生产计划和运输调度的协调同步问题进行了分析和建模。本文的研究工作强调了逆向物流对其对于传统的物流管理的影响,分析了闭环供应链管理中存在的限制与要求。本文的成果集中在以下几方面：(1)研究了闭环供应链中带有废旧品的动态批量问题(第3章)。首先分析了当前技术下回收废旧品的处理方式以及不同处理方式对新产品生产计划的影响。然后给出了这一类问题的流程框架,并根据这一框架建立了问题的数学优化模型。通过对这一数学模型的结构特性的理论分析,提出了基于最短路径的动态规划算法对问题进行了求解。由于一般性模型涵盖了生产环境中可能存在的各种因素,所以它相对于实际生产环境过于复杂。因此本文对一般性框架进行了进一步的简化和分类,对各种可能出现的生产环境进行了有针对性的分析和求解。在每种情况下,本文都对相应的数学模型的一些结构特性加以证明和分析,并利用这些特性对问题的动态规划求解算法进行了简化。实验结果证实本文提出的算法可以对一定规模的数据进行有效的求解,也存在面对大规模问题时求解过程时间过长的问题。所以提出的算法更适合作为其他相关研究的参照。(2)研究了闭环供应链中带有全新回收品的动态批量问题(第4章)。在这部分研究中,本文考虑到了回收产品也可以低价处理的情况。在对这一类型回收品的处理方式进行详细分类讨论的基础上,建立了该问题的数学模型并对其最优解的结构特性进行了分析,提出了伪多项式动态规划求解算法。通过进一步分析和讨论,本文发现在一些特殊的结构或产能条件下,问题的最优解具有一些特殊的数学结构；基于这些结构,提出了效率更高的求解算法,最后并用数值试验对算法的有效性进行了验证。(3)研究了回收品收购过程中车辆载重对于运输计划的影响(第5章)。首先对回收品载重对于运输费用的影响进行了详细的讨论,并在此基础上将问题一般化而建立了带有车辆权重的车辆路径问题。由于带有车辆权重的车辆路径问题与大多数车辆路径问题研究的数学结构具有明显的差异,本文提出了一个混合整数规划模型来描述这一问题。由于该问题的复杂性,很难找到有效的精确解算法；所以本文开发了一种遗传算法对问题进行了求解,并用数值实验检验了算法的收敛性。(4)研究了回收品收购过程中回品的再利用时限对于车辆路径选择的影响(第6章)。首先详细分析了服务时间对于服务质量的影响；并应用模糊数学的理论对这一现象进行描述,进而提出了模糊时间窗的概念。基于模糊时间窗的概念,建立了带有模糊时间窗的车辆调度问题。为了兼顾成本与服务质量,本文针对这一问题建立了一个多目标规划模型。为了获得一个满意的Pareto解,采用了一种两阶段的启发算法对问题进行了分层求解。(5)研究了回收品运输网络中多周期批量计划与运输线路的协调优化问题(第7章)。考虑到问题的规模和问题本身的复杂性,提出了一种启发式求解算法。由于相距较远的周期彼此之间的影响相对较小,所以该算法首先利用滚动周期将问题化简为多个子问题进行求解,并采用每个子问题中第一个周期的解作为最终解的一部分。然而在存在多个回收站的情况下,问题仍然难以求解；因此根据问题的特性提出了分层树的概念对回收站进行了分类和划分,进一步简化了整个求解过程。