随着冷链物流的发展以及人们生活品质的提升,冷链产品的需求量越来越大,而冷链产品具有易腐损性,致使其对时效性要求极高,与之伴随较多的退换货、不合格产品回收、周转箱回收等回收活动。目前单一配送或回收模式已不能满足多样化市场的需求,许多物流运输企业会选择在配送的同时完成回收任务。但在实际应用中,通常受到客户服务时间、冷链运输货类限制、车辆最大载重和里程限制,现阶段企业回收配送的运输成本高,客户满意度不稳定,存在很大的优化空间;并且在运输过程中会面对较多突发状况以及客户回收需求临时变动等方面的影响,对原回收配送计划形成干扰。因此,综合考虑冷链运输过程中可能存在的复杂情况,优化回收-配送一体化方案,对冷链运输企业战略化管理起着至关重要的意义。本文在冷链物流、回收物流和车辆路径问题相关理论和方法研究的基础上,结合冷链回收物流的复杂性和特殊性,将车辆路径问题拓展为一个完整的回收-配送一体化的回收方案进行研究。考虑在原配送计划中融入回收需求,根据回收需求的差异性,将回收需求分为静态回收需求与动态回收需求,并充分考虑时间窗和货类对回收服务的影响,以车辆固定成本、制冷成本、绿色成本、时间惩罚成本之和最小为优化目标。考虑静态回收需求（冷藏车运输周期开始前已知的客户退货需求、过期货物回收、周转箱回收）,构建了静态回收-配送一体化冷链物流方案模型;考虑回收需求新增、车辆状况变动、当期货物被拒收三种扰动因素影响下的动态回收需求,构建动态回收-配送一体化冷链物流方案模型,并分别设计了对应的扰动因素处理策略。其次,设计了基于任务task染色体编码方式的遗传算法与禁忌搜索算法相结合的静态回收-配送一体化方案模型求解算法;进而考虑在扰动因素影响下的动态回收需求,分别讨论了车辆状况变动、回收需求新增以及当期配送货物被拒收三种扰动因素的具体求解方法,设计了动态回收-配送一体化冷链物流方案模型求解算法。最后,获取上海某冷链企业的32个回收订单、63个配送订单以及6个动态回收订单进行实例分析,结果表明静态方案较传统运输方案节约近25%的成本,可真正为企业创造实际效益;扰动因素影响下的动态方案制定时间均在1分钟以内完成,不会影响冷藏车的正常配送,且较企业常态处理方式成本更低。研究表明,运用本文设计的模型和算法得到静态与动态回收-配送一体化方案降低了运输总成本,提高了回收物流的完成度。因此,本文的研究成果可直接应用于冷链运输企业的实际生产运营中,也可为其他领域物流企业提供快速有效的决策方案。