隨著產品生命週期的縮短和環保法規的訂定，逆向物流成為21世紀重要的課題，而越來越多的企業也注意到逆向物流的重要性，他們開始將產品復原(recovery of product)納入整體企業作業的考量，本次的研究特別注重於產品復原中的再製造活動。我們假設一製造商有一再製造中心，製造商面對的是不確定的產品需求率和回收率，為最小化總存貨管理成本，製造商所關心的決策為在每次的再製造和再訂購點時應向供應商訂購多少零件及應有多少的回收品須被再製造。換句話說，我們處理的是一個同時考量最佳經濟製造批量(EPQ)和最佳經濟訂購批量(EOQ)的模式，在此模式中不管是經再製造處理的零件或全新訂購的零件皆可滿足需求且將經再製造處裡的零件視為全新的零件。首先我們混合模糊控制和基因演算法的概念建立一基因-模糊控制架構，藉此架構發展一基因-模糊控制系統，靠著此系統我們能得到一套決定最佳EPQ和EOQ的規則。依照規則，根據不同的回收率和需求率就能同時得到不同的EPQ和EOQ。最後我們會測試由模糊控制系統所得的EOQ和EPQ在存貨管理成本上的績效。