多式联运有效结合了经济可靠的长距离运输和灵活便利的公路运输,为企业提供高效、低碳、可靠的运输服务。发展多式联运是深化综合交通运输体系建设的重要组成部分,对现代物流业的发展、国民经济竞争力的提高、实体经济的降本增效等方面具有举足轻重的现实意义。随着社会经济的日益增长,低碳绿色发展对交通运输业提出新的要求,这意味着实现多式联运的低碳运输对交通运输质量的提高具有重要意义;此外,国内外研究焦点大多集中于确定性环境下的多式联运路径优化,部分学者在单一不确定方面做出了有益探索,但仅考虑随机性或模糊性不能充分解决由于货物运输决策的超前性和运输过程的复杂性所造成的影响,因此深入研究双重不确定环境下考虑碳排放的多式联运路径优化问题是非常有意义的。多式联运优化问题的关键是在联运网络中合理地进行运输路径和运输方式的选择,使得总成本、运输时间和碳排放量满足供需双方的要求。本文针对多式联运的低碳运输和不确定性问题,综合分析运输过程中成本与碳排放量的关键影响因素,以运输成本和碳排放量为目标函数,在混合时间窗、路径运输容量和节点转运能力约束下构建双目标优化决策模型,采用随机模糊变量来描述货物动态运输过程,有效量化运量和时间的不确定性,为运输组织者提供更加真实准确、灵活的运输组织方案。提出随机模糊机会约束规划模型对目标函数和约束条件进行转化,设计随机模糊模拟算法和改进遗传算法相结合的混合智能算法求解模型,。实例分析验证了提出的优化模型和算法的可靠性和有效性。