随着退货现象的大量出现，供应链中各级企业都要不断的面对和处理这部分回流品。由于回流的不确定性、分散性和多变性，使得原本就较为复杂的库存问题变得更加难以有效的控制和管理。逆向物流库存问题也越来越得到物流理论研究界以及实务界的关注。然而到目前为止关于逆向物流库存问题的理论研究，大多站在供应链全局的角度，分析多级库存问题。而作为链中的企业，同样需要关注自身库存系统的变化情况和未来发展趋势，以制定合理的订购策略。这就引出了多周期逆向物流库存系统的最优订购决策问题。本文试图找到一套操作性较强的多周期逆向物流库存系统订购量决策方法，从而给正在面对此类问题的企业一点启示。 本文的主要研究问题是多周期逆向物流库存系统中，进行最优订购决策的方法。为此，分别建立了单周期逆向物流库存模型，两周期逆向物流库存模型，考虑本期最优的多周期模型，考虑局部最优的多周期模型，以及考虑局部最优的加权平均多周期模型；还建立了基于最小二乘法曲线拟合与指数平滑法的需求量预测模型。通过数据模拟与分析，进行了相关的探索性研究。 文中在固定周期发生订购的前提下，以销售商的库存系统为研究对象，运用Matlab程序和Simulink工具进行了仿真，并做了运行状态分析。主要结论及成果包括：(1)考虑局部最优的加权平均多周期逆向物流库存模型具有良好的稳定性和较广泛的代表性，可作为多周期逆向物流库存问题的优化模型；(2)在求解多周期库存问题中，考虑局部最优的库存模型并不一定优于考虑本期最优的库存模型，在一定条件下，考虑本期最优的模型有可能给出多周期库存模型的最优订购量决策；(3)给出了一套运用需求量预测模型和考虑局部最优的加权平均多周期逆向物流库存模型来制定多周期逆向物流库存系统最优订购决策的方法。 通过论文研究，给出了制定多周期逆向物流库存系统最优订购策略的可操作性的方法。然而，缺乏实际运行的逆向物流库存系统数据，文中的模型与提出的操作方法是否具备很强的代表性和通用性尚待实际库存系统运行的检验，并通过数据统计，以对模型和操作方法做进一步优化。