在西方较为发达的国家中,集装箱海铁联运的比重逐年不断提高。相比而言,我国的海铁联运所占比重很低;近年来,国际贸易持续衰颓,航运业普遍面临亏损。目前航运业经济竞争形势较为严峻,集装箱运输公司无法像以前一样,通过大幅度提高集装箱的里程运价来增加利润。因此,在保证集装箱货物运输安全到达目的地的前提下,如何衔接各种运输方式,优化运输路径,将其成本和运输费用控制在最低限度是提高利润的重点所在。本文的研究主要从三个方面进行:第一,针对国内外集装箱运输成本居高不下,发展趋势缓慢的问题,分析了目前集装箱海铁联运发展现状,海铁联运最优路径算法,如经典Dijkstra、蚁群算法路径优化遍历等算法,以及算法在海铁联运中的发展情况;第二,在对海铁联运最优化路径算法进行分析的基础上,对传统Dijkstra算法做出改进设计,并对其与改进后算法的搜索效率进行对比,解决单条件限制(成本或路径长度)最优路径选择问题;另外综合考虑列车时间,等待成本,路径长度等影响因素,建立多条件限制下海铁联运模型,并通过改进蚁群算法进行求解,解决多条件限制下的最优路径选择问题。第三,利用Anylogic仿真工具进行模拟仿真,将改进后的算法应用到海铁联运最优化路线的选择中,使用案例分析,对不同海铁联运路径的时间的计算进行比较并得出最优路径,为集装箱规划路径沿线港口的选则提供决策依据。本文通过解决并仿真实现海铁联运中最优路径的选择问题,加快我国集装箱海铁联运的快速反应能力,节省运行成本,提高集装箱海铁联运竞争力,增加算法经济可行性、应用可行性、选择可行性。