21世纪后,我国经济已进入新一轮以重化工业为主导的增长期,并形成以汽车、房地产和装备制造业为主的高增长产业群。钢铁是支撑汽车、房地产等产业群的主要骨架材料,而废钢铁又是钢铁工业中十分重要的原材料。但是就目前的情况而言,我国的废钢铁资源是非常紧缺的,每年甚至要从国外进口大量的废钢铁以供生产的需要。所以说,如何更好的解决废钢铁回收工作是一件亟待解决的问题。本课题研究就是以此为背景,探讨废钢铁回收利用网络构建的问题。逆向物流网络设计是一个重要的战略问题,对产品回收活动起到了经济上可行性的推动作用。逆向物流中再制造系统网络优化的难点主要是网络的不确定性。本论文的主要研究包括以下三个主要部分：首先针对一个回收的逆向物流网络来说,包括消费区域、回收分拆中心和再制造工厂等几部分。回收的废弃物品从消费区域回收上来,先送到回收分拆中心,在回收分拆中心进行检测处理后,其中损坏过于严重的物品进行丢弃,其余的废弃产品再运送到再制造工厂进行制造。要对这样一个复杂问题建立数学模型,我们就要考虑整个回收过程中的各种成本因素—运输费用、运营费用、处理费用和分拆检测费用。通过建立并计算这些成本总和的最小值模型,得出物流网络最优的设施位置和运量分配。其次,在逆向物流回收网络中,运输风险是一个不得不重点研究的内容,因为它关系到整个网络中的各个结点。因此,我们在第三章的基础上构建一个考虑运输风险的含有两个目标的成本最小化模型。同样,通过求解这个模型得出在有运输风险情况下的物流网络最优的设施位置和运量分配。最后,本文建立了一个在回收量和工厂的需求量都不确定的情况下,考虑了废弃物品运输过程中的风险和逆向供应风险的再制造逆向物流网络优化多目标函数模型,以确定网络中各种设施的位置及其数量的分配。目标是使总成本、运输风险成本和拖期送达的惩罚成本最小。通过实例数值仿真,证明了该模型的可行性和有效性,并且运用LINGO软件求解并对问题中所涉及的参数进行灵敏度分析。验证了风险的变化对最优选址策略和总成本的影响,为企业的逆向物流网络设计提供了理论上的支撑,并且具有一定的指导意义。