自2009年以来,我国跃居成为世界上汽车产销第一大国。在感叹经济增长,享受现代汽车工业丰硕成果的同时,应该考虑到汽车产销的增加必定会导致将来报废量上升这一事实。汽车报废问题倘若处理得不好,会带来严重的资源短缺、环境污染、经济甚至社会问题。相反,如果能够科学规划报废汽车逆向物流的发展,将报废汽车的问题解决好,不仅可以节约资源,降低对环境的负面影响,而且可以提升经济效益,有利于社会的稳定和可持续发展。作为逆向物流的基础和核心,网络设计的合理与否决定了逆向物流的管理绩效。文献研究发现关于逆向物流的研究比较充分,尤其是网络设计领域,但是汽车行业的逆向物流研究就显得较为罕见,这和汽车产业的发展是不平衡的。鉴于此,本文针对报废汽车的逆向物流网设计问题进行研究,旨在科学化网络规划,具体研究工作如下：首先,考虑报废汽车多级逆向物流网络,包括客户区、回收中心、拆解中心、再制造中心以及填埋点。以逆向物流运营成本最低作为目标函数,建立混合整数规划模型(Mixed Integer Linear Program, MILP)网络设计优化模型。据此可以确定网络中的设施选址以及各个节点的流量分配。其次,汽车报废量是决定逆向物流网络规模的重要指标,是MILP模型的重要参数。鉴于此,第五章引入了汽车报废量的预测模型,采用基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)的BP(Back Propagation)神经网络针对上海市汽车报废量进行预测,为第六章的实证分析提供参数。第三,考虑上海市报废汽车现有的逆向物流网络,将预测以及通过查阅文献得到的参数代入MILP模型,对网络进行重新设计、规划,确定网络选址以及流量分配。实证分析验证了MILP模型和PCA-BP模型的有效性。