模糊库存运输联合优化问题，是在缺少大量历史数据，有很多的决策变量无法准确清晰的刻画的情况下提出来的，为了进一步降低费用，许多公司必须同时考虑库存和运输问题而不是单独考虑这两个问题。 本文考虑的是：在一个商品配送系统中。其中客户的库存费用、客户的需求、运输的时间、单位运输费用都是模糊变量，并且考虑客户的时间窗口，提出三类新的库存运输联合优化模型(期望值模型，最大乐观值模型，相关机会模型)，由于库存运输联合优化问题是NP-hard问题，本文利用模糊模拟和蚁群算法设计出新的智能算法来进行求解。本文利用两类蚂蚁爬行进行求解，一类蚂蚁对车辆路径问题进行求解，另一类蚂蚁对连续变量(车辆出发时间，每个客户配送量，最佳配送周期，最优行使路径等)进行求解，然后结合目标值对解进行优化。最后给出一个数值例子验证了这个算法的有效性和稳定性。