逆向物流作为一个既强调经济效益又强调环境保护效益的新型物流范畴,受到了各界学者越来越多的重视。逆向物流不仅可以使得废弃物得到合理处理,保护环境不受污染,而且可以节约资源,使得废旧物品回收再利用,达到一定的经济效益。与正向物流相比,逆向物流具有回收周期长、回收产品不确定,运输路线不是从一点到多点,而是从多点到一点等特殊性,使得逆向物流的路径优化更具复杂性,本文则结合逆向物流的特殊性进行路径优化,旨在减少逆向物流成本,增加经济效益,达到节约资源,保护环境的效果。本文在综述了国内外相关研究的基础上,首先阐述了物流网络构成、物流网络模型以及相应的算法,并且论述了逆向物流的选题背景及特点、逆向物流的分类以及逆向物流车辆路径规划问题等基本理论知识。其次,对逆向物流路径规划的研究还有待进一步加深,本文重点分析了传统逆向物流网络中在路径和节点连通问题上会存在的不可行性特点,针对此特点,分别就节点只可被访问一次和节点可被多次访问的路径规划问题进行深入研究。其中针对每个节点只可被访问一次的问题,以最小化逆向物流网络总费用为目标,构建了路径规划数学模型,并应用遗传算法进行实例仿真,验证了提出方法的可行性;另外针对节点可被多次访问的问题,将逆向物流中节点可被多次访问情况考虑到车辆路径规划中,建立了数学规划模型,并应用蚁群算法嵌入Floyd算法对相同的仿真实例进行求解,验证了方法的有效性,并通过对两种不同模型的相同实例仿真结果分析,表明在对节点访问次数没有特殊要求的情况下,考虑节点被多次访问逆向物流网络模型会使目标函数值更优。通过对不可行路径下不同的节点访问类型的逆向物流回收路径问题的研究,在进行逆向物流路径规划中做了积极的努力,并对路径中节点的访问情况做了定量化处理,使提出的问题得以更好的解决。但是由于时间关系,对于逆向物流回收路径问题的研究不够充分,今后还可以将客户的需求可分、回收站容量分级等一些因素加入进行改进,使得问题研究更贴近实际应用。