随着经济的高速发展以及快递行业的蓬勃兴旺,百姓的衣食住行各方面都发生了很大变化,生活方式、消费理念也与时俱进,人们在购物时不仅仅追求产品的质量的好坏,更多的寻求产品带来的新鲜感、满足感,这就导致产品更新换代加速,极大地缩短产品生命周期,同时也增加了快递业务量。2020年我国的快递业务量突破了830亿件,据预测到2021年我国的快递业务量将突破900亿件,快递行业繁荣的背后不仅意味着需要消耗更多的快递包装物,同时也会产生的大量快递包装废弃物。近几年,世界各国都倡导发展循环经济,主要原因有:资源匮乏、环境污染等,我国在很早以前就坚持走可持续发展的道路,针对快递包装行业,国家曾出台相关条例鼓励快递企业对快递包装材料进行回收再利用,虽然有不少快递企业正在努力尝试进行快递包装物的回收,但是效果却不尽人意,因此,如何提高快递包装物的回收利用率,减少其对环境的破坏成为当前的研究热点。本文首先梳理了国内外关于逆向物流以及逆向物流网络的相关文献,重点对逆向物流网络相关研究成果进行学习与总结,在对逆向物流的概念、特征、主要驱动因素、功能、作用,以及对逆向物流网络的概念、类型、特征、功能、设计原则全面了解的基础上,分别研究了确定性环境下和不确定性环境下快递包装物逆向物流网络优化的问题。主要研究内容如下:首先对确定性环境下的快递包装物逆向物流网络进行研究,以成本最小化为目标构建模型,并且运用lingo11.0进行求解分析,分析了不同再制造比率对目标函数的影响,最后通过算例来验证模型是否可性;其次在考虑快递包装物回收数量以及回收质量的不确定性影响下,分析了模糊因素对快递包装物逆向物流网络的影响,将回收数量视为模糊变量,构建了模糊函数,通过三角模糊法对目标函数进行去模糊化处理,将模糊函数转化为确定的等价形式,最终通过lingo11.0求解,分别对比分析了不同再制造比率以及不同置信水平对所求结果的影响,并求出各物流节点地最佳选址以及最优流量分配。所求结果显示,在确定性环境下再制造比率为0.7时,目标函数得到最优解,在不确定性环境下,再制造比率为0.6时为最优解,置信水平为0.6时成本最小,最终结果验证了所构建模型的实用性。