集装箱多式联运是物流运输的高级发展阶段,被各国看作本国货运现代化进程的重要标志。当前,全球多式联运重心向中国转移,我国多式联运发展正逢其时、蓄势待发。自国家发布了《物流业发展中长期规划》以来,各地都高度重视多式联运的发展,加速推进物流大通道建设、完善综合交通运输体系已成为我国多式联运发展的首要任务。中国多式联运的发展,将加速带动周边市场的繁荣,促进国际间的贸易活动,推动国家“一带一路”战略。本文简要介绍了集装箱多式联运的理论知识,将多式联运用于现实的货物运输场景中,综合分析了运输过程中的不确定因素,然后根据运输活动的限制条件和目标函数,构建了不确定环境下的多式联运优化模型,并设计了基于分支定界思想的启发式算法,用实例证明了模型和算法的可行性。本文的主要研究内容如下：1、根据实际情况,考虑到多式联运中的运输成本会受市场等因素的影响,将运输成本看作区间数,建立了以运输成本最小的不确定目标函数,其中运输成本包括运输途中产生的费用和中转站发生的转换费用,都为区间数。同时又考虑到运输时间会受到运输途中运载工具和中转站设备、人为等因素的影响,将运输时间也看作是区间数,建立了以运输时间、运量限制等为约束条件的不确定模型,其中运输时间包括运输工具在途的运输时间和在中转站的中转时间,也都为区间数,并通过区间排序方法,期望值法将不确定的优化模型转化为可以求解的确定性优化模型,最后,运用了启发式算法对模型进行求解,通过实例验证,证明了模型和算法是科学的,具有实际指导意义。2、在实际生活中,多式联运的不确定因素还有可能出现另外两种情况一模糊数和随机数。考虑到运输成本的不确定性有时可能表现为模糊性,货物在中转站的中转时间在大多数情况下带有一定的随机性,本文将运输成本看作模糊数,建立了以运输成本为最小的不确定目标函数,以时间限制为约束条件的不确定优化模型。并通过期望规划和机会约束规划将不确定模型转化为确定的模型,最后,通过具体的算例,用启发式算法求出相应的结果,验证了模型和所设计算法的有效性。