近年来随着全球极端气候问题的日益突出,使得越来越多的国家重视可持续发展理念和资源环境的保护。在全球“减碳”大趋势的情况下,我国政府在“十四五”报告中提出了“碳达峰”、“碳中和”的号召,即我国力争在2030年前实现碳排放量历史峰值、2060年前实现“零排放”,这既是对于我国国内产业结构调整与转型的挑战,同时也是契机。在相关政策的普及下,越来越多的企业开始注重产品的回收再利用,而闭环供应链网络结构涵盖了从原材料的供应、产品的制造、运输以及销售和废旧产品回收的全过程。其特有的闭环结构能够有效实现产品的再利用与再制造,是实现资源再利用、提升企业效益以及减少环境污染的重要途径。在如今新冠疫情的大环境下,生鲜供应链网络极易受到不确定因素的干扰,如市场不确定需求、生产价格浮动、供应链网络中断、回收数量不定、提前期未知等不确定性情况。上述参数的不确定性的存在必然增加企业运营过程中的风险。因此,当前的主要难点是能否设计出一种具有一定抗风险能力的生鲜供应链网络,使其在诸多不确定因素的干扰下依旧保持较强的鲁棒性,从而保证供应链网络的正常运转。综上,本文的研究工作主要如下:（1）建立一个考虑电子商务的双渠道闭环生鲜供应链网络,考虑客户需求与网络回收率的不确定性,同时考虑生鲜供应链网络的成本和环境效益,构建生鲜供应链网络成本最小、网络碳排放量最小为目标的混合整数规划模型,并引入鲁棒区间方法和LP指标法处理相关不确定性参数和多目标问题。（2）提出一种基于Tent混沌映射和莱维飞行理论的混沌蜜獾算法（Chaotic Honey Badger algorithm,CHBA）算法,以提高模型的求解效率。结合案例企业的运营数据,将本文所提算法与其它四种算法分别求解模型,以验证改进的蜜獾搜索算法的优越性。（3）利用本文所提的混沌蜜獾算法求解多目标鲁棒优化模型,获取不同权重下的最优生鲜双渠道闭环供应链网络规划方案;通过求解鲁棒模型并进行相关分析,研究不同鲁棒扰动水平对目标函数的影响,以验证所建模型的稳定性;通过对比单因素搅动敏感性分析,为供应链上层决策者提供相关的决策依据和理论。