中转油库作为上游管道和下游管道的衔接点,既要满足其上游管道的收油要求,又要满足其下游管道的发油要求,还要满足油库本身的操作规程。中转油库调度计划不当导致的停输将增加启停泵次数并增大混油量,甚至会耽误从油源（例如炼厂）接收油品和向市场供应油品,从而损害成品油管网运行的经济效益。本文针对多罐区成品油中转油库,建立了混合整数线性规划（MILP）模型。模型考虑了油罐的容量约束,油罐和罐区的操作约束,油库内部的连接关系约束,收油结束后的沉降约束等约束条件,以罐区间的切换次数和油罐间的切换操作次数最少为目标函数。该模型采用了一种新的时间表达方式,其包括静态时段和动态时段。根据上下游管道输送的批次计划将整个计划期划分成若干静态时段,每个静态时段又划分为若干动态时段,动态时段的开始和结束时刻属于模型的决策变量。本文用一组算例验证了模型,分析了CPLEX求出的最优解,说明模型可行,有效。对于计划期比较长的算例,用CPLEX不能在2小时内求出最优解,可以将长计划期划分成短计划期分别求解。这样处理虽然会在最优解的质量方面有所折扣,但可以大大减少计算时间。为提高中转油库收发油计划优化问题的求解效率。本文提出了基于事件树的成品油中转油库调度模型以及求解算法。定义了事件树、节点、事件树的单元结构、事件以及其对应的事件处理方式。该方法通过事件触发机制搜索整个计划期内系统的可行状态:从根节点开始,迭代预测下次事件并利用事件可能的处理方式改变系统的状态,直到某个事件没有可行的处理方案或者到达计划期末。针对基于事件树的成品油中转油库调度问题的模型,提出了深度优先搜索算法对其进行求解,在迭代过程中根据当前最优方案引入剪枝策略,提高算法的求解效率。成品油二次配送问题通常是指用油罐车将成品油从油库配送到各个加油站及某些用油规模大的终端用户。本文考虑以成品油二次配送问题为研究背景的多车舱、多趟次、车舱容量可拆分以及需求可拆分的车辆路径规划问题,对该问题进行系统研究。提出了成品油二次配送问题的整数规划模型,为了解决模型的对称性问题,提出两种有效不等式。为了得到更强的最优解下界,本文还提出了成品油二次配送问题的列生成算法。首先用Dantzig-Wolfe分解将MIP模型分解成主问题和子问题,然后用列生成算法迭代求解这两个问题。另外,利用容量不等式增强列生成算法的有效性,用启发式算法分离有效的容量不等式。为了加快列生成算法的求解速度,还提出了能求出检验数为负值的列的禁忌搜索算法,只有当禁忌搜索算法无法求出新列时,才利用CPLEX求解子问题。此外,本文探索了车辆数目,车舱数目,车舱容量,配送油品种类等因素对问题求解难度的影响。由于难以用现有的商业优化软件求解较大规模的成品油二次配送优化问题,本文提出了一种能够求解成品油二次配送问题的自适应大邻域搜索（Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS）的启发式算法,该算法可以在短时间内求解出较高质量的解。同时,为了适应成品油二次配送问题特点,本文还提出了“访问”最佳插入策略,趟次移出算子,最长路径移出算子,长路径“访问”移出算子和优先拆分插入算子。大量算例测试结果表明,ALNS不论在求解速度还是在求解质量上,都领先于CPLEX求解器;ALNS算法求解较大规模算例时,其结果与列生成求出的最优目标值的下界之间的gap值几乎都在10%以内。