新时代,客户的消费理念愈发变得多样化、个性化,为了满足消费者群体对定制化服务的需求,产品更新迭代迅速,随之而来的问题便是废弃产品的增多,国家生态文明建设面临前所未有的挑战。因此,如何合理的进行废弃产品制造回收再利用,以及研究碳排放约束条件下闭环供应链库存-路径优化问题等具有重要的意义。本文从以下维度对此进行论述:低碳供应链强调在经济、环境、社会三者的约束基础之上,达到平衡的动态供应链管理目标。随着基于最小化运费、碳排放成本、碳配额机制、碳税机制、碳配额与贸易机制、碳惩罚机制和碳补偿机制等供应链模式研究的不断开展和深入,碳排放约束下闭环供应链库存-路径的选择与优化已成为供应链管理研究的重要方向。首先,构造碳排放约束下闭环供应链库存-路径优化数学模型,即具备环境友好型特质的闭环供应链模型;构建传统闭环供应链库存-路径优化数学模型,实现供应链系统成本最低的预期优化目标。其次,基于遗传算法的优化设计。针对有无碳排放约束下的闭环供应链库存-路径优化数学模型,设计遗传算法进行求解,验证改进遗传算法的实用性和可操作性。最后,基于MD公司供应链管理的案例研究。案例结果表明,闭环供应链库存-路径选择与优化在有无碳排放约束下的决策结果是存在差异的,遗传算法求解大规模碳排放约束闭环供应链库存-路径优化问题的实用性,要优于小规模传统闭环供应链库存-路径优化问题;达到碳排放标准,避免遭受碳惩罚的前提条件是供应链物流成本的升高,但是整个过程物流成本上升的速率要远远低于碳排放量下降的速率。综上所述,本文研究遗传算法在求解碳排放约束下闭环供应链库存-路径优化问题过程中,不仅可以找到最优车辆路径,达到规定的碳排放量标准,而且实现了供应链管理系统效益最大化的目标。