现今,经济发展迅猛和全球一体化进程加快,消费者对产品的要求愈来愈多样化,多样的变化,使得市场间竞争十分激烈,并且伴着工业化的急速发展,气候变暖成为人类社会面临的最严峻挑战之一。十九大以来,生态文明建设和环境保护成为社会和企业关注的热点,可持续发展理念得到广泛认同,可持续性旨在企业在追求经济性同时还要重点关注社会效益。市场竞争和环境污染问题的持续影响改变了企业的运作模式,只考虑企业经济性的运营模式已无法满足当前的市场要求,提高企业竞争力的运作模式就要同时兼顾环境、经济和社会三方效益。供应链是企业在实际运营时的重要工具,因此在供应链的运作活动中有效减少碳排放、降低成本提高社会效益具有可行性,因此在价格竞争环境下构建可持续供应链网络模型,实现企业经济-生态环境-社会效益三者的平衡。本文主要研究工作如下:(1)结合可持续理念,构建一个包含多个工厂、分销点、市场、回收点和废旧点的可持续闭环供应链网络,考虑价格竞争因素构建需求函数,即市场需求受自身销售价格、竞争者价格、可代替系数和自身敏感系数等因素的共同影响;同时基于现实环境,考虑可持续供应链网络参数的模糊性,基于模糊规划理论构建基于可信性测度的期望值模糊机会约束规划模型,以实现网络利润最大、碳排放最低和网络社会效益最大为目标,其中以网络给社会创造的就业数量作为社会效益的衡量标准;基于多目标模型的特点,建立多个目标函数的隶属度函数,将多目标的优化问题转化为对单目标数值问题,即求解满意度的优化问题。(2)分析了粒子群算法和蚁群算法在计算过程和求解过程中的优缺点。针对两种算法的内在缺陷和不足,提出了粒子群与蚁群融合算法,即在PSO和ACO的基础上,先用PSO进行搜索,然后将优化结果作为ACO初始解。并通过ACO算法继续寻找最佳解决方案,从而有效避免PSO局部收敛性差以及ACO搜索时间过长的劣势;同时考虑到ACO算法初期因各路径信息素浓度相同,使得蚁群初期的收缩盲目性和探索性较强,导致其具有初期收敛速度慢的特点从而引入混沌系统,并利用混沌系统的随机性和遍历性来改进信息素,提出粒子混沌蚁群算法(PSCACO),并引入不同维度的测试函数来预测算法的性能,以验证算法的改进效果。(3)以某家电企业的供应链网络为研究对象,基于企业运营数据,给出可持续闭环供应链网络参数信息,分析价格竞争因素对市场需求的影响,采用情景树描述了实际市场需求的所有情况,以确定实际需求的分布区间;使用PSCACO算法分别求解单目标模型,并分析不同决策目标对应的最优网络规划方案;对于多目标的决策问题,基于多目标模型优化方法确定多组可行解中总体满意度最优的方案;最后对不同置信水平下的可信性测度、必要性测度、可能性测度和目标函数值的变化情况,为管理者决策提供依据。