随着社会经济的发展，物流管理及其优化越来越受到重视，运输成本占有率的居高不下呼吁对运输优化方法与理论进行研究。联盟运输调度问题（Allied Vehicle Routing Problem，AVRP）是研究物流联盟架构下的运输调度的最优化策略。带多重交通网络的联盟运输调度问题的研究是一个与实际应用紧密结合的理论研究方向，其对于货物实际运输中的运输路径优化等问题具有重要的意义。 论文的主要创新点在于：首次在联盟运输调度问题中引入了多重交通网络，并分别建立了带确定多重交通网络、带时变多重交通网络、带正态分布多重交通网络以及带不确定多重交通网络等情况下的联盟运输调度问题的数学模型，同时设计了相应的改进蚁群优化算法对问题进行求解。本文所做的主要工作如下： 1．研究带静态多重交通网络的联盟运输调度问题。通过对静态多重交通网络的特性进行分析和概括，对带静态多重交通网络的联盟运输调度问题进行建模，并设计改进蚁群优化算法对模型进行求解。仿真结果表明，算法确实可行。 2．研究带时变多重交通网络联盟运输调度问题。通过建立时间和运输方式选择之间的分段函数来描述时变条件下的多重交通网络，同时对时变多重交通网络及其特性进行了分析和概括，然后对带时变多重交通网络的联盟运输调度问题建立模型，并设计改进的蚁群优化算法对模型进行求解。最后给出相应的实际算例进行验证，算法确实可行。 3．研究带正态分布多重交通网络的联盟运输调度问题，通过分析不同时段运输方式选择的一般规律，得到不同时段运输方式选择的正态分布规律，并对正态分布多重交通网络及其特性进行分析，对带正态分布多重交通网络的联盟运输调度问题进行建模，同时设计改进的蚁群优化算法对模型进行求解。最后设计了相应算例进行仿真。 4．研究带不确定多重交通网络的联盟运输调度问题，通过对不确定多重交通网络及其特性进行分析，提出更加复杂的、更加符合实际运输的多重交通网络运输调度问题，并且对带不确定多重交通网络的联盟运输调度问题进行建模，并设计改进的蚁群优化算法对模型进行求解，最后给出实际算例验证，算法可行。