近年来,伴随着低碳经济理论的兴起和发展,低碳物流得到重视,除了正向物流,逆向物流也成为了实现低碳物流的关键一环,进而掀起了低碳物流领域研究的新热点。如今,B2C电子商务迅速发展,网上购物消费越来越普遍,这种借助于互联网所开展的线上销售活动,一方面为人们提供了方便和快捷的服务,另一方面由于它的虚拟性,顾客在购买商品时期望与现实之间的差异很容易导致逆向物流的产生,即退货物流。随着B2C电子商务的普遍,这种逆向物流不断增长,它会使企业的负担不断加重,也会使资源不能合理利用,造成浪费。然而,这些都与低碳经济、低碳物流理念相违背,也不利于低碳经济的发展。正因为如此,B2C电子商务模式下逆向物流的合理规划得到了史无前例的重视,科学合理的逆向物流将会为企业和社会创造巨大的价值。对于B2C电子商务企业,面对退货率上升的现象,解决逆向物流问题已经成为了降低企业运输费用,减少物流开支,提高用户满意度的重中之重。研究在低碳经济条件下的B2C电子商务逆向物流中心的选址问题,有利于促进低碳逆向物流的发展,其现实意义显而易见。本文搜集了大量国内外文献资料,并在此基础上借鉴已有的研究成果,针对B2C电子商务模式下的逆向物流中心选址问题进行了研究。首先,介绍了B2C电子商务的逆向物流、逆向物流与低碳经济的互动关系、逆向物流中心选址等相关理论,分析在低碳经济下研究逆向物流中心选址对B2C电子商务企业的重要性;其次,研究逆向物流中心选址模型与求解算法,包括连续点选址模型和离散点选址模型分析,根据所研究的内容特征,本文主要选择粒子群优化算法来解决逆向物流中心选址这类网络优化问题;最后,本文以粒子群优化算法为基础,主要针对B2C电子商务中存在的逆向物流,提出以运营费用最小化和提升用户体验为目标的逆向物流模型。为了验证模型和算法的有效性,将改进惯性权重粒子群算法应用于算例分析,对逆向物流模型中关键的逆向物流区域服务站和服务中心选址问题进行研究,进而验证了模型的有效性和粒子群算法对于求解逆向物流中心选址问题的可行性。