随着社会对环境保护的日益关注,废旧物品的重新利用得到人们的重视。环境保护、政府立法、节约资源及经济效益等因素使得企业在关注生产同时,还需要要把废弃物品的处理作为企业责任的重要组成部分。随着逆向物流研究的不断深入,研究热点逐渐由定性研究转移到定量研究上来,其目的在于经济高效地实现产品的回收再利用和获取回收产品的价值。通过合理的逆向回收处理,能够让企业更好地节省资源,保护生态环境,以及树立企业形象,它无疑是解决当前全球性资源短缺和环境污染两大难题的有效手段之一。本文的重点在于研究不确定环境下,基于环境影响因子的回收物流网络问题优化。鉴于逆向物流的不确定性,在研究过程中针对原有逆向物流网络模型中的不确定性参数,进行仔细的分析,通过一定的问卷调研,将现实问题做一定程度上的简化,并经过合理的理论推导,最终将逆向回收物流网络优化模型中各类不确定性参数与抽象的不确定性环境整合到一起,引入环境影响因子这一个新的概念,用来表示环境的不确定程度,优化逆向回收物流网络。最后本文用新获得的基于环境影响因子的逆向回收物流网络优化模型,对一个实例进行运算,利用蚁群算法和lingo软件求解。证明本网络规划模型的有效性,并得到一些有意义的结论。在研究过程当中,本文在总结了国内外逆向物流网络设计已有成果的基础上,依次采用了数学建模、问卷调研、定性推导、层次分析、蚁群算法、软件求解等手段,针对原来逆向物流领域中讨论的较少的不确定环境展开分析,深入研究了不确定环境下再利用逆向物流网络的设计问题,改进了原有的优化模型,介绍了相应的求解算法。本文详细讨论了逆向物流网络所处的不确定环境,具体分析了环境中的各类不确定因素,取得了一定的成果。一方面,在模型中用环境影响因子定量的表示了部分不确定因素,从现实意义上优化了原有模型;另一方面,对于另外一些不确定因素,例如备选地址的确定问题,也给出了有效的解决办法,提供了决策的依据。利用蚁群算法和软件求解的方法对实例进行研究的结果表明本文的研究成果对逆向回收物流网络结构的优化是有效的。通过本文的研究,深入了解了逆向回收物流网络优化的相关理论,提高了相应的物流网络设计和实践的水平,对促进国内的逆向物流业发展具有一定的指导意义。