港口集疏运网络是连接港口与腹地城市的重要交通运输系统,在货物集疏运过程中发挥关键性作用,可以降低运输成本、提高运输效率。目前集装箱运输市场处于高速发展阶段,集装箱多式联运正不断完善,港口集装箱集疏运网络面临更加严峻的挑战,如何合理优化集疏运网络以适应不同运输市场形势的变化受到大家广泛关注。在基于确定性需求的集疏运网络优化问题中,运输需求取值大多为年需求,年运输总需求是网络运输量一年的累积,忽略了需求在不用时间段上会呈现出不确定性的特点。运输需求值对于运输方案的选择具有决定性作用,因此决策者在对网络进行投资优化时,应该合理考虑网络中需求的不确定性,以使得优化结果在实际情况中更具适用性。本文以港口集疏运网络为研究对象,考虑不同时间段内集装箱运输需求不确定性,以总成本最小为目标获得网络中货流的分配情况。根据货流分配情况分析现有集疏运网络运营状况,针对现有网络中的问题提出有效且合理的优化建议。用区间数表达网络运输需求,但区间数的宽度会影响结果的准确性,集疏运网络结构复杂,区间数的累加会导致结果波动范围变大。基于此提出改进区间规划方法,将区间数进一步细分构建需求情景,目的是能够更好描述网络中运输需求随机性的特点。设计适用于求解本文模型的遗传算法,并通过算例验证方法的有效性。以东北地区港口集疏运网络为研究对象,验证本文方法的有效性。根据求解结果分析集疏运网络:（1）网络货流分配情况分析:根据网络货流分配结果,分析网络中各资源配置的利用情况,然后通过对现有资源敏感性分析,为集疏运网络未来的发展建设提供科学的决策建议;（2）网络结构分析:根据配流结果分析港口集疏运网络结构,获得网络中的节点特性,为进一步提高网络的运营水平提出建设性意见。研究结果表明,改进区间规划方法能够更有效的处理需求不确定条件下的优化问题。相比于区间规划,改进方法有效去除了极端情况下的需求组合,求得的运输方案成本更低;结合鲁棒优化模型,改进方法综合考虑不同情景,求得的运输方案稳定性更强。