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在原材料采购及加工后成品的流通中，物流都不可或缺。高效的物流系统已经成为企业的“第三利润源泉”。随着社会分工的日益精细，企业的销售渠道变得更加细密。现代物流以创新物流组织和管理体制为本，以利用信息技术的多功能、集成化、网络化为辅助的发展模式，受到各级政府和企业的重视。本文针对循环物流的配送环节，重点研究了循环物流正向配送问题的带时间窗车辆路径问题和循环物流配送中心选址的正逆向物流配送问题，分析了上述配送问题的特点，设计了遗传-变异蚂蚁融合算法，有效实现其当前资源下的优化配置，减少不必要的配送成本。具体内容如下：1.通过分析遗传算法和变异蚂蚁算法在求解物流配送问题时解的收敛特点，将两者进行融合成遗传-变异蚂蚁算法。该算法融合了两者求解收敛较快的阶段，因此既发挥了遗传算法的快速随机搜索、全局收敛性的优点，又发挥了变异蚂蚁算法的并行性、正反馈机制以及求解全局性的优点。在求解循环物流正向配送的带时间窗车辆路径问题时，采用自然数编码方式利于遗传算法部分的遗传操作和解的表示，采用最大最小信息素区间有效控制解的收敛速度，采用蚂蚁变异机制来控制解的全局性。通过实验证明，该融合算法求解得出的配送线路及求解效率相比于已有算法均有提高。2.通过研究循环物流的内涵，分析了循环物流配送的逆向回收的可再利用资源的固有价值，研究了循环物流范畴下的逆向物流的相关回收策略。针对了循环物流配送中心选址的正逆向物流配送问题，分析了该问题的数学模型。采用上述融合算法的思想，改进其编码方式，使之能够有效表示配送的信息，并通过实验证明遗传-变异蚂蚁融合算法能有效求解该问题。