近年来,随着信息科技和城市智能化建设的发展,基于物联网技术的智能回收箱已在各大城市中得到广泛使用。智能回收箱的应用不仅能够提高城市居民的回收投递积极性,而且有利于标准化回收体系与绿色城市的构建。与传统的回收模式相比,智能回收模式具有回收定价明确、回收量与收益可量化程度高等特点,并且智能回收箱配备的传感系统可实现回收点与回收中心之间的通信。然而,城市居民对回收定价的敏感程度存在差异,智能回收产品定价的调整将影响不同产品回收量情况,进而影响达到回收阈值的智能回收箱数量,并且回收工作中由于运输规划不当而造成的回收效率低下和资源浪费等负面影响也逐渐显现出来。制定合理的智能回收产品定价策略和资源共享模式下有效的车辆路径优化有助于回收中心获得最大化产品收益的同时最小化逆向物流运营成本。因此,在回收定价调整后,如何优化回收企业的车辆调度具有重要的现实意义。本文基于智能回收产品定价的逆向物流车辆路径优化问题研究主要包括两部分内容:基于智能回收产品定价的逆向物流车辆路径优化问题研究;基于智能回收产品定价的多中心逆向物流车辆路径优化问题研究。通过对上述两部分深入分析研究,分别探讨各部分的优化方法并进行验证。本文主要研究内容如下:（1）基于智能回收产品定价的逆向物流车辆路径优化问题研究。针对定价调整后满足回收条件的智能回收箱数量显著增多,同时部分智能回收箱多次达到回收阈值的情况,提出基于智能回收产品定价的逆向物流车辆路径优化策略。首先,构建了回收量与回收产品定价的线性函数关系式,同时结合车辆共享策略建立了以回收中心产品收益最大化和逆向物流运营成本最小化为目标的优化模型;其次,考虑回收点与回收中心属性特点设计了基于K-means时空聚类的GA-PSO算法对模型进行计算,并将该算法与其他算法进行对比分析,验证了其优越性;最后,通过实例对上述方法与模型进行验证并确定最优定价组合方,并对三种不同类型的回收产品在不同回收定价下的回收中心产品收益与逆向物流运营成本进行分析研究和敏感度分析。（2）以基于智能回收产品定价的逆向物流车辆路径优化问题研究为基础,针对多中心逆向物流网络中回收效率低下和物流资源浪费等问题,研究基于智能回收产品定价的多中心逆向物流车辆路径优化问题。首先,根据回收量与智能回收定价之间的线性函数进行参数设置,分析了三种不同回收产品在不同定价下的回收量情况;然后,以回收中心产品收益最大化和逆向物流运营成本最小化为优化目标建立了考虑资源共享策略的多中心多周期逆向物流车辆路径优化模型;其次,将遗传算法的全局优化能力与禁忌搜索算法的局部快速搜索优势相结合,设计了基于三维k-means聚类的GA-TS算法用于模型求解,混合算法中采用精英迭代以增强算法多样性,并进行算法对比验证本文所提出算法针对基于智能回收产品定价的多中心逆向物流车辆路径优化问题的适用性;最后结合重庆市某实际智能逆向物流网络为例,以三种类型回收产品为研究对象,确定了最优定价策略,并在该定价方案下验证了所提出模型与算法的有效性,同时分析了资源共享策略的优越性以及回收定价的改变对回收中心的影响。基于智能回收产品定价的逆向物流车辆路径优化问题研究将产品回收定价调整和车辆路径优化调度相结合,考虑多频次回收和车辆共享调度等策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。本研究有助于实现逆向物流运输资源的最大化利用,并可有效促进智能逆向物流网络的高效运转,同时可为智慧城市物流系统中基于产品回收定价的回收车辆调度优化与逆向物流网络资源配置问题研究提供新的解决思路。