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随着全球经济一体化的发展,各企业供应链之间的竞争已经成为企业间竞争的主要方面。逆向物流与正向物流一样,同是供应链体系的载体,但由于物品的逆向流动可控性相对较差,逆向物流的成本核算、库存管理及网络设计等都较正向物流复杂,逆向物流的加入也使得供应链系统的管理难度大幅增加。在传统正向物流领域的效益开发趋于饱和的同时,资源和环境保护要求、企业间竞争增强、消费者权益保护等将逆向物流的重要性展现无遗。尤其对于制造企业而言,产品退换是其现代商业活动不可避免的流程,市场竞争又促使企业不断放宽对顾客退换货的限制,以期保证顾客满意度和产品市场占有率。因此导致企业退换货品的种类和数量激增,其产品退回逆向物流操作及网络设计和管理的好坏便在很大程度上影响着企业的经济效益和可持续发展。此外,制造企业将产品退回逆向物流与正向物流进行综合考虑设计可优化配置企业和社会资源,在创造效益的同时可以达到环境保护和节约资源的目的。物流网络规划设计问题主要包括网络结点的定位和配置问题以及各结点之间的路径优化选择两个方面。本文所研究的商业产品退回逆向物流网络中所包含的结点主要有顾客点、退货的初始回收点和集中回收处理中心三种,设计退货逆向物流流程为：回流物品先由消费者退回到初始回收点,当退回商品达到一定数量后集中运输到地区的集中回收中心进行检测、分拣等作业处理,最终大部分退货经过合理处置后重新回到原产品销售市场。鉴于现实中顾客的实际退货量是不能事先确切获知的,本文将产品退回逆向物流网络置于不确定的随机环境下进行研究,从第三方物流服务提供商的角度建立制造企业的单产品退货处理和管理网络的数学模型,建模采用随机规划中的期望值模型(Expected Value Model, EVM)和机会约束模型(Chance Constrained Programming, CCP)相结合的方法进行,使用Lingo优化软件验证该模型属于混合整数非线性规划模型(INLP),模型的计算有效性也同时在模型检验中得到证明。由于上述问题的NP-hard属性,本文采用双层遗传算法对求解此问题进行了算法设计,用C++编程实现了此算法对模拟数据的求解,据求解结果发现该算法在求解案例问题时有较好的计算稳定性和可靠性。