随着社会经济的发展与人民生活水平的提高,我国医疗服务水平不断提高,服务范围不断扩大。然而,医疗废弃物的产生量也在不断增加,将会加大其对环境与人类健康造成的潜在危害,这要求我国必须加强对医疗废弃物的回收处理。目前,我国许多大中型城市已经实施了医疗废弃物集中无害化处理,但是处理水平整体处于初步阶段,很多问题有待于解决,尤其是医疗废弃物收集点的选址问题以及车辆路径问题。鉴于此,本文构建了设施定位与车辆路径的双目标决策问题模型,并运用遗传算法和蚁群算法的组合算法进行求解,得到科学的选址结果与运输路径方案。最后,本文以大连市金州区的医疗废弃物回收处理为例验证了模型的有效性和算法的优越性。本文的研究成果不仅可以为政府及处置企业提供决策参考,还为逆向物流中的定位-路径(即LRP问题)问题提供了新的解决方法。本文研究的主要内容如下：(1)城市医疗废弃物回收网络的优化。首先,确定各医疗单位医疗废弃物的生成量；然后,建立一定的规则,确定各收集点,并使他们覆盖所有的生成点,以形成收集点网络。最后依据收集点网络及医疗废弃物处理设施的经济规模,结合国家的相关规定和地方政府的区域规划,构建医疗废弃物回收网络。(2)城市医疗废弃物回收网络优化模型建立及算法设计。根据构建的城市医疗废弃物回收网络,建立双层规划模型。模型上层为医疗废弃物收集点选址问题,下层为车辆路径优化问题。由上层模型给出初始收集点选址方案,在此基础上由下层模型进行运输车辆路径优化,然后计算上层模型中的相关运输费用,从而得到上层模型的目标函数,再对上层模型方案进行调整。设计了基于遗传算法与蚁群算法的求解方法。(3)实例研究。本文以大连市金州区为例,对优化模型进行求解,检验模型和算法,发现存在的问题,以进行改进,直至取得满意方案。