第四方物流系统具有高度的复杂性和不确定性,经常受到外部环境的干扰而导致物流服务水平的下降甚至网络中断,此类风险会给企业带来巨大的经济损失,因此,第四方物流系统的安全性和可靠性至关重要。然而,第四方物流系统网络设计与优化问题本身就是NP-hard问题,在设计与优化过程中考虑具有概率特征的可靠性也是一个复杂的过程,两者融合后使得模型的复杂性显著增大。本文针对该问题的难点和特征,通过引入运筹学、可靠性理论及智能优化算法等领域相关的理论和方法,深入研究第四方物流系统可靠性的度量方法,构建具有可靠性要求的第四方物流网络设计与优化模型,并针对模型的复杂性设计相应的智能优化算法来求解模型,重点开展了以下研究工作:(1)具有可靠性要求的单源汇点第四方物流路径优化研究。将可靠性理论应用到路径优化问题中,建立了以运输费用最小为目标,考虑时间可靠度约束的第四方物流路径优化模型。根据模型在进行路径选择时需要选择第三方物流供应商的特点,设计了双列变长度染色体遗传算法对模型进行求解。实验结果表明,该算法能够找到最优解并且在计算速度上具有优势,针对客户对时间可靠度要求的不同,该算法可以快速有效地帮助决策者做出最优的路径选择。(2)具有可靠性要求的多源汇点第四方物流路径优化研究。针对第四方物流供应商需要在全球范围内调配资源,承担跨区域性的运输任务,并实现多个源点到多个汇点之间多种任务的业务,对多源汇点、多个任务的第四方物流路径优化问题进行了研究。建立带有可靠度约束的多源汇点第四方物流路径优化模型,并设计了智能优化算法来求解模型,通过仿真实例验证了模型和算法的有效性。(3)具有可靠性要求的单周期第四方物流网络设计研究。为使第四方物流网络在中断状态下仍能够以较低的成本为客户提供满意的服务,将鲁棒水平作为网络设计的约束条件,以最小化网络固定成本与期望运作成本之和为目标,建立了考虑中断风险的第四方物流网络设计鲁棒优化模型,针对模型的NP-hard特性,设计了基于多维空间的变长度自然数编码机制的人工鱼群算法和遗传算法对模型进行求解,并通过仿真实例对算法的可行性和有效性进行了验证,实验结果表明人工鱼群能够得到比传统的遗传算法更满意的结果。通过对不同鲁棒水平约束下第四方物流网络设计最佳方案的比较分析,验证了利用鲁棒优化模型设计第四方物流网络能够较好地规避风险,并达到最大限度节约成本的目的。(4)具有可靠性要求的第四方物流网络多周期动态优化设计研究。为使各运营周期内第四方物流网络在中断状态下仍能够较好地满足客户需求,以需求节点的满足程度来度量第四方物流网络的可靠度。目标是构建在固定预算成本限制的条件下,可靠度最大的第四方物流网络。建立了第四方物流网络多周期动态优化模型,针对模型的NP-hard特性,利用磷虾群算法和人工鱼群算法对模型进行了求解,并通过算例对两种算法的性能进行对比,实验结果表明磷虾群算法能够得到比人工鱼群算法更满意的结果,从而验证了算法的可行性和有效性。本文提出了从可靠性的角度研究了第四方物流系统网络模型及优化求解方法,旨在解决现实中不确定因素对第四方物流系统造成干扰而影响物流服务质量的问题,在外部环境不确定及成本有限的条件下,为决策者实现资源的有效利用和降低物流成本提供了有益的决策参考。