近年来,中国新能源汽车需求呈螺旋式上升趋势,预计2020年将达到500万辆,占汽车市场总额的5%。我国北京地区新能源电动汽车的推广时间较早,推广的电动汽车类型和数量都处于全国领先地位,其中动力电池作为汽车核心部件将逐渐进入批量报废阶段,如果报废电池得不到有效回收处理,不仅浪费资源,还会对首都环境造成严重污染。另外,电动汽车动力电池回收利用属于逆向物流的范畴,对北京市电动汽车退役电池逆向物流网络进行优化研究,能够在降低逆向物流成本的同时,减少退役电池对首都环境的影响,具有一定的理论研究和产业推广价值。本文首先介绍了电动汽车退役电池和逆向物流网络的基础理论,逆向物流网络多目标优化相关理论以及不确定环境规划方法,为研究北京市电动汽车退役电池逆向物流网络优化问题提供思路,并奠定了相关的理论基础。其次,分析了北京市退役电池逆向物流的发展现状,找出了北京市退役电池逆向物流网络建设过程中存在的问题。再次,在北京市电动汽车销售正向物流网络结构的基础上,以退役电池逆向物流网络的建设运营成本最小、环境影响程度最低为优化目标,建立了确定性环境下退役电池逆向物流网络多目标优化模型,对逆向物流网络中动力电池回收中心、处理中心的位置和各节点之间的回收路径进行优化。在此基础上,进一步考虑动力电池回收量以及回收产品质量的不确定性,运用场景法生成电动汽车退役电池回收量、回收质量的典型场景集合,对确定型退役电池逆向物流网络多目标优化模型进行完善和优化。进而建立了基于多场景技术的不确定性环境下退役电池逆向物流网络多目标优化(SM-MOP)模型,并利用多目标差分进化算法进行模型求解。最后,选取了北京市内某电动汽车生产企业的退役电池逆向物流网络规划与建设实例,进行了实证分析,基于北京市某电动汽车企业的节点布局、退役电池回收量以及逆向物流网络节点间距离等数据,验证了本文构建的逆向物流网络SM-MOP模型在解决北京地区电动汽车退役电池回收处理问题上的适用性和有效性。本文对北京市电动汽车退役电池逆向物流网络进行优化研究,对降低电动汽车生产企业逆向物流成本,减少退役电池对环境的影响,实现更加科学合理的退役电池回收处理工作,具有一定的理论与现实意义。对今后在全国范围内设计和优化逆向物流网络具有一定的借鉴意义。