随着医疗水平的提高、城市人口的增长以及医保制度的完善,就医人数持续增加,从而导致医疗废物的排放量也大幅增加。由于医疗废物携带有大量病原细菌,如果排放处置不当,将会对环境和人类健康造成潜在危害。根据现有的回收政策,医疗废物必须在48小时内收集处置。考虑这一条件,若对医疗废物排放量小的点两天回收一次,而医疗废物排放量大的点每天回收一次,则可以进一步降低运输成本和提高回收效率。现有的医疗废物回收网络均未考虑周期这一条件,均是在一天内对医疗废物回收网络优化。本文结合回收政策,考虑构建周期性回收策略的医疗废物回收网络,对网络进行建模和求解。本文首先总结归纳了国内外关于医疗废物回收、逆向物流网络设计及优化以及周期性车辆路径问题的研究现状,得出我国在医疗废物回收网络优化方面研究成果较少,关于周期性车辆路径问题也少有研究的结论。然后,重点分析医疗废物发展现状,设计了周期性回收策略下的医疗废物回收网络,构建周期性回收策略下的医疗废物回收网络优化模型。引导式邻域搜索算法具有较强鲁棒性、通用性好、结构紧凑的特点,是本文采用的启发式算法,本文对该算法进行改进,运用基于遗传算法思想的邻域搜索来提高搜索效率。对算例进行求解,将结果与已知最优解进行对比,验证算法的可行性和有效性。最后,将模型和算法应用到医疗废物回收实例当中,对260个医疗废物收集中转点进行周期内路径优化,通过和不采用周期性回收求解结果对比,发现周期性回收策略能够有效缩短行驶距离。模型是属于单车型问题,然而现实回收中,可能有多种车型进行医疗废物回收。周期性多车型车辆路径问题以及其在医疗废物回收中的应用是进一步研究的方向。