随着经济全球化的发展,物流作为国民经济的重要组成部分,在激烈的市场竞争中占有重要地位,对城市资源的优化配置和综合发展具有至关重要的意义。由于人们生活水平的不断提高,对物流的配送要求呈现出多样性和时效性的特点,传统的物流配送模式已经不能满足小批量、多批次的物流配送需求。加上城市物流配送企业没有形成有效的共同配送体系,资源利用率低等问题日益突出,从而增加了物流运营成本。如何有效的构建共同配送联盟和选择资源共享策略,以达到降低物流成本、减少环境污染、提高资源利用率和客户满意度,促进城市可持续发展的目的,已经成为当前城市物流配送的关键难题。因此,本论文研究基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化问题具有重要的理论价值和实践意义。本文将基于车辆共享的多中心共同配送网络优化问题分成三部分进行研究,主要研究内容如下:（1）研究基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化问题。针对多中心共同配送联盟优化研究在车辆共享和合作联盟构建方面存在的不足,提出基于车辆共享的多中心共同配送联盟优化策略。首先,建立了多周期物流运营成本最小化和车辆使用数最小化的双目标优化模型。其次,设计了K-means时空聚类算法和CWNSGA-II混合算法,该混合算法设计了算法间的选择性赋予机制,增强了算法的全局和局部寻优能力。最后,通过实例对所提方法进行了验证,结果表明该方法能够实现配送资源的合理化配置和提高合作联盟稳定性,可为基于资源共享的物流配送网络优化提供参考和方法支持。（2）以基于车辆共享的多中心共同配送网络优化研究为基础,研究多中心共同配送开闭混合式车辆路径问题。首先,以物流运营总成本最小化为目标建立结合车辆共享机制的多时段的多中心开闭混合式车辆路径优化模型。其次,应用基于三维K-means聚类算法的GA-PSO混合优化算法求解模型,结合了遗传算法选择、交叉和变异操作的PSO算法提高了种群的多样性,增强了算法的局部和全局搜索能力,并与改进的蚁群算法、改进的粒子群算法、和GA-TS混合算法进行比较分析,进一步验证了算法的有效性。最后,通过实例对所提方法进行验证,对比分析了不同配送模式下的物流成本差异及车辆数差值等指标,结果表明本文所提的多中心共同配送联盟优化方法可以解决多中心开闭混合式车辆路径问题,验证了所提解决方案的有效性和适用性。（3）基于车辆共享的多中心共同配送联盟的收益分配问题是研究联盟稳定性的关键。首先,应用不同的收益分配模型计算全局联盟的收益分配方案,应用“雪球”理论衡量收益分配策略的稳定性。其次,选择出最稳定的收益分配策略并应用该模型计算联盟的收益。最后,应用严格单调路径原则研究联盟的动态合作过程,选择联盟的最佳合作序列。