随着新能源汽车动力电池退役潮的到来，相关逆向物流设施的规模也在不断扩张，动力电池回收拆解中心及其附属活动带来的环境及社会负外部性也日益突出，亟须从可持续角度对退役动力电池逆向物流网络进行优化。考虑回收数量和再循环比例的不确定性，引入风险接受度函数（risk acceptance function, RAF），本文以成本最小化、碳排放量最小化和风险接受度最大化为目标构建多目标混合整数规划模型，通过大规模算例验证了模型与算法的有效性，并对参数进行敏感性分析。与单目标优化模型相比，多目标决策模型能有效促进经济、环境与社会三者协调发展；回收量置信水平的增大可引起成本、碳排放量的持续增加以及风险接受度的持续降低；再循环比例及其置信水平的增大可使得成本与碳排放量呈递减变化，以及风险接受度呈递增变化。

国家社会科学基金项目（23BGL058）；河南省哲学社会科学规划项目（2022BJJ048）；河南省高等学校哲学社会科学创新团队支持计划（2024-CXTD-06）；

[1]范志强,罗一帆,李姗姗.考虑负外部性的动力电池可持续逆向物流网络优化[J].河南理工大学学报(社会科学版),2024,25(06):8-18.