我国已进入新发展阶段,在加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局下,物流业正从传统物流向现代物流迅速转型并成为当前物流业发展的必然趋势。物流系统是实现物资采购、企业生产、流通环境智能化管理的有机整体。多式联运是物流系统的重要组成形式,多式联运优化是实现物流降本增效目标的关键技术和有效手段;新运输技术、库存模式和消费业态的出现对多式联运优化提出新挑战新机遇。本研究选取物流系统多式联运优化问题作为研究对象,将其置于协同理论复杂动态过程中,探讨多式联运优化活动,构筑融通性强、关联度高、适应面广的多式联运优化决策模型,探索多式联运优化决策背后的要素、动力、模式如何影响企业主体的认知、决策和行动。这对丰富发展协同理论和物流系统多式联运协同优化具有重要理论意义,对物流产业贯彻新发展理念并实现高质量发展具有重要现实意义。本文立足于物流系统采购（生产—货运）、生产（无人—载人系统）、流通（无人机—快递员）环节中多式联运的理论和现实问题,运用协同理论为指导,以协同理论的协同、伺服、自组织原理分析了物流系统多式联运协同优化问题,厘清了本文的研究框架,运用大数据、数据挖掘等技术,构建了多系统多因素耦合联动目标协同优化决策模型,采用博弈模型、供需关系模型、契约协调模型和极限求值、模拟退火等数据仿真分析方法,从安全库存、订单响应和收益分配的视角解决了物资采购、生产、流通等环节的联运协同优化决策问题。具体完成研究工作如下:（1）构建了物流系统多式联运优化与决策问题研究的理论框架。一是讨论了物流系统的内涵及其在时间、功能、运载工具、客户需求、运输方式组合方面的特征,分析了多式联运具有节约运输时间、降低物流成本、服务个性化、统一明确责任的优势。二是剖析了协同理论的协同效应、伺服性原理、自组织原理,阐述了协同理论多主体性、能动性、协调性、责任性、有序性的特征。三是阐述了协同理论对物流系统多式联运协同优化问题研究的适用性。以上研究工作为物流系统多式联运优化问题研究提供研究基础和分析框架。（2）分别建立了物流系统采购、生产、流通环节的多式联运协同优化模型。一是考虑安全库存和信息实时更新的（生产—货运）联运协同优化决策问题,描述了考虑信息实时更新的生产—货运联运协同优化决策问题,构建了不考虑安全库存和考虑安全库存的两种多式联运优化决策模型。二是考虑服务效率和残次率的生产环节（无人—载人）联运协同优化决策问题,分别建立了多式联运响应供应点的概率表达模型和双层级的系统总成本最小化的多式联运协同优化模型。三是考虑收益共享契约的流通环节（无人机—快递员）联运协同优化决策问题,分别建立了无人机渠道和快递员渠道的独立最优决策模型和二者的协同优化模型。研究表明,一是随着需求信息的更新,多式联运承运人采用安全库存的多式联运模式可以提高多式联运承运人和供应网络的利润,而多式联运承运人则可以通过安全库存模型有效响应随机需求。二是在协同响应方面,无人系统自适应补货和响应控制策略的系统总成本优于实时更新策略。三是交付数量不确定性增加,无人机通道的利润呈现下降趋势;“最后一公里”交付市场配置比例增加,无人机通道最优交付量和快递通道最优订货量同时增加;无人机渠道和快递渠道的预期利润可以通过改进的收益分成合同实现帕累托改进。（3）提出了物流系统采购、生产、流通环节多式联运协同优化决策及启示。本研究解决了物流系统物资采购、生产、流通等环节的多式联运协同优化决策问题,为物流系统多式联运优化问题提供决策参考。研究表明,一是考虑安全库存和信息实时共享的采购环节（生产—货运）联运协同优化决策模型可以有效响应随机需求,从而提高利润。二是无人系统自适应补货和响应控制策略的系统总成本优于实时更新策略。三是引入改进的双向收益共享契约,可实现“最后一公里”的无人机与快递员“双渠道”末端配送协同优化,并实现了帕累托改进。本文以协同理论为指导,剖析了物流系统多式联运优化问题,旨在避免物流系统在采购、生产、流通环节联运复杂难题对物流企业提质增效的影响,发挥多式联运协同优化功能和优势,尝试构建多因素耦合联动目标协同优化模型,从安全库存、订单响应和收益分配三个方面解决采购、生产、流通环节中多系统协同和总系统最优的采购（生产—货运）、生产（无人—载人）、流通（无人机—快递员）的多式联运协同优化决策问题。本文的研究工作能够对物流系统多式联运优化问题研究提供理论指导和现实应用参考价值。