随着科技进步和人们生活水平的提高,消费者对产品多样化和个性化的要求越来越高,由此导致产品生命周期日渐缩短,更新换代速度加快,被淘汰和废弃的产品也越来越多。进行物流系统优化,从而降低物流成本,提高物流服务效率,是企业寻求长远发展、增强竞争力的重要源泉,逆向物流也不例外。设施定位、车辆路径安排和库存控制是物流系统优化中的三个关键问题,传统上大多分别解决定位—配给问题、车辆路径问题和库存控制问题。事实上,库存控制与设施定位和车辆路径安排有密切的联系,为此,有必要进一步分析三者之间的内在联系,进行定位—路径—库存问题(Location-Routing-InventoryProblem,LRIP)的集成优化与管理。目前,在逆向物流系统优化中,已有的国内外研究文献大多都只是解决这三类问题中的一个或两者的集成,还没有学者将三者结合在一起,进行系统的集成优化。本文首先阐述了逆向物流系统优化的基本知识,回顾并总结了逆向物流系统优化领域的国内外研究现状。在此基础上,分别研究了需求随机环境下的静态LRIP和需求确定环境下的动态LRIP,分析了逆向物流系统中回收中转站(回收中心)的选址、库存控制策略和收集车辆的路径选择三者之间的内在联系。结合实际的应用背景,分别建立了城市生活垃圾(Municipal Solid Waste,MSW)回收物流系统、扩建的MSW回收物流系统和废旧家电回收物流系统LRIP问题的数学模型。由于LRIP问题属于NP难(nondeterministic polynomial-hard,NP-Hard)问题,无法用精确算法求解大规模问题,本文采用了两阶段启发式算法求解上述三个问题的模型,最后给出算例数据,通过算例验证了文中模型和算法的可行性和有效性。