近年来,随着降低物流成本成为车企挖掘利润的重要领域,汽车零部件循环取货作为一种新的入厂物流模式被各车企广泛关注和推广。但这种有效的入厂物流模式在具体实践时却问题重重,当汽车企业试图采用该模式时,究竟该如何构建合适的供应商网络,选择正确的取货路径等都是值得去深思的内容,这也就是本课题的研究目的所在,以期为管理决策提供依据。本文首次采用基于ABMS (Agent Based Modeling And Simulation)的研究方法对汽车零部件循环取货的相关问题进行了研究。研究对象为汽车供应链的上游部分,包括主机厂、众多零部件供应商以及第三方物流企业,具体研究内容包括以下几个部分：第一,从网络组织理论和复杂适应系统理论对汽车零部件循环取货进行分析,循环取货是由众多具有“活”性主体的企业构成一类网络组织,区别于传统的市场和科层的资源配置形式。第二,构建汽车零部件循环取货的概念模型,包括业务流程、特点和适应条件。第三,运用Agent建模方法和复杂适应系统理论完成上述概念模型到Agent模型的转换。将汽车零部件循环取货模型的Agent粒度抽象到部门,设计了部门Agent的内部模型和Agent之间的交互过程。第四,运用Java语言对汽车零部件循环取货的Agent模型进行计算机建模,并在Repast J仿真平台上实现了循环取货路径选择的仿真。将Repast J与GIS进行集成来研究汽车零部件循环取货进行了展望,扩展汽车零部件循环取货的研究内容,比如该网络组织的稳定性。将ABMS方法研究汽车零部件循环取货问题,这是一次新的尝试,希望起到抛砖引玉的作用,以创新对该问题的研究思路。