集装箱船舶大型化为船公司和港口运营商带来巨大规模经济效益。要实现这种规模经济,必须合理配置集装箱海运网络资源,优化海上运输网络系统。本论文针对集装箱港口群的网络径流优化问题,旨在进行港口集装箱空箱运输网络优化设计,达到降低网络总成本的目的,为集装箱港口管理运营中的航线、船型的选择以及空箱的调运提供充实可靠的理论依据。港口集装箱运输网络优化问题是典型的NP-C难题,计算复杂性随着问题规模的增大而呈指数增长。为此本论文引入基于二维染色体编码的免疫算法,以克服因港口节点数过多而导致的“组合爆炸”缺陷。免疫算法是模仿生物免疫系统的功能与特性而抽象出来的一种智能化启发式仿生算法,能够有效地保持进化过程中群体的多样性,提高算法的全局和局部搜索能力,克服经典算法组合寻优过程中难以解决的早熟缺陷。二维染色体编码能够准确地描述集装箱海运网络这个复杂的多节点有向网络的结构特点,简化网络建模过程,从而保证免疫算法对集装箱海运网络优化问题具有良好的适应性。本论文分析了世界集装箱运输的发展趋势,建立了基于最优成本的集装箱海运网络优化模型;针对集装箱海运网络,分别构建了无空箱运输和考虑空箱运输条件下基于二维染色体编码的免疫算法优化模型;并将建立的模型应用于优化环渤海地区外贸出口集装箱海运网络,得到航线、船舶服务频率和船型配置以及空箱调运策略。对有、无空箱的两种网络系统仿真分析结果表明,本论文所采用的免疫算法能够有效寻优集装箱海运网络,使运输网络资源得到最优配置,网络总成本达到最优状态。