随着新能源产业的规模化不断推进,我国的新能源汽车产量、销量以及保有量大幅攀升。作为新能源汽车的核心部件,首批投入市场的动力电池预计于2020年迎来退役高峰期,我国的汽车退役电池回收拥有巨大的市场空间。但是,回收相关技术及政策的研究起步较晚,发展缓慢,已经无法与相关产业产能大幅增长相匹配。因此,本文对汽车退役电池的逆向物流问题展开研究,主要的研究工作如下:（1）根据逆向物流活动中参与主体的不同分工,分析了退役电池的回收路径,并基于传统逆向物流理论,梳理总结出了三种回收模式,即汽车经销商回收模式、联营回收模式与第三方回收模式,并讨论了不同回收模式产生的机制、主要特点与适用范围。（2）根据相关研究,整理出了财务、社会、柔性、技术、管理等五个影响逆向物流模式决策的关键因素,并以此为一级指标,构建了包含13个二级指标的汽车退役电池回收模式指标评价体系;以C企业为背景,通过专家打分获取各个指标重要程度的语言评价值,并基于F-Entropy法、加权权重偏差最小化原则以及线性组合获取各指标权重并进行了修正;最终基于模糊综合评价法,为C企业选择了合适其自身发展的退役电池回收模式。（3）基于回收模式决策结果,建立了在汽车生产商主导下,汽车经销商负责回收的退役电池回收网络模型,以单个决策周期的固定投资成本、运输成本、运营成本在内的逆向物流总运作成本最小为目标,对相关不确定因素的研究进行分析后,将模型中的回收率与再利用率两个不确定因素设为随机变量,并基于不确定规划理论将模型进一步处理为随机期望值模型。（4）案例分析中,基于MATLAB进行了遗传算法设计,分别对退役电池回收网络模型进行求解,得到了回收网点、区域回收中心、电池生产厂以及梯级利用企业的布局方案、各节点间的运输量分配,实现了逆向物流总运作成本最小;通过Lingo11.0进行实验结果的对比,认为目标值在一定程度上较为一致,从而验证了模型的有效性。本论文以循环经济、生产者责任延伸制为指导,运用系统性思维以及定性、定量等方法及案例分析,形成了从退役电池逆向物流的运作模式决策到网络模型构建的整体研究思路,为新能源汽车产业逆向物流布局与可持续发展助力。