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在经济高质量发展、产业结构调整优化的时期,航空运输业发展迅速,货运航空枢纽体系建设相关政策持续强化。而且近年来航空公司由于价格竞争下收益减少等问题,使得航空公司亟需寻找战略合作伙伴去解决网络中的效益问题。基于航线联营模式合作深度、合作范围的优越性,能够有效减少航空公司间的恶性竞争行为,可获得较多的收益等特点,货运航空公司可以采取航线联营模式,构建适合自身的物流网络体系,最大程度的降低企业的运作成本,提高客户满意度。从货运航空公司的实际业务发展过程来看,物流网络体系的构建需要重点解决三个关键问题。一是航线运营模式的选择问题,需要考虑航空公司风险规避型决策者对航线运营决策的影响,对航线的选择行为进行优化。二是全联通轴辐式网络中枢纽点如何选址,需要考虑机场的实际运营情况、航线联营选择行为,航段容量、航线容量的双重限制问题,对枢纽点的数量及位置进行优化。三是航线路径如何优化,需要考虑航线联营选择行为,航段容量、航线容量、飞机容量、飞行时间等限制等因素,对航线路径进行优化。上述问题彼此间相关影响,相互联系,因此本文从以下4个方面开展了研究工作。首先,研究了航线联营下的货运航空公司选择行为。通过引入损失效应前景理论描述无人承运下的成本损失问题,考虑货运航空公司的收入、承运或托运影响下的成本,基于博弈论分析博弈双方的收益,形成了得益矩阵,并通过动态演化博弈分析决策过程,分析了选择行为的演化方向及稳定均衡性。同时,基于得益矩阵确定基于损失效应前景理论的航线联营选择概率均衡函数,刻画了货运航空公司的选择行为规律,理论与数值仿真证明了选择概率均衡概率的唯一性及与其他参数的关系。其次,研究了航线联营下货运航空公司枢纽点选址问题。在航空网络机场数量多且各机场特征差异化的前提下,为提高货运航空公司网络鲁棒性及货运航空公司的市场竞争力,研究全联通轴辐式枢纽网络下的枢纽点选址问题,以降低航空公司成本。建立了备选点选址指标评估体系,包括运营成本、交通因素、服务能力、航空安全等4个一级指标评估体系,设计了基于改进连续区间语言模糊加权平均幂算子（Continuous Interval Linguistic Fuzzy Weighted Power Average Operator,C-ILIFWPA）的多属性决策方法进行备选点位置的确定。此后,基于备选枢纽点选择枢纽点位置,引入了航线联营选择概率函数,构建了航线联营下非严格双容量限制下的多重分配枢纽选址模型（Hub Location Problem of Non-strict Double Capacitated and Multi Assignment,NSDCMAHLP）,并设计了改进的免疫混沌遗传算法（Immune Chaotic Genetic Algorithm,ICGA）进行求解。案例分析结果验证了模型与算法的可行性与正确性,揭示了航线联营枢纽点选址的一般规律以及联营环境对货运航空公司的影响。再次,研究了航线联营下货运航空公司基于转运的航线路径优化问题。当货运航空公司的业务发展到一定程度,此时货运航空公司的航线网络已基本形成,提出研究全联通轴辐式网络结构下的航线路径优化问题。考虑飞机、基地机场、枢纽机场的固定成本、运输成本、装卸搬运及起降成本、飞机等待时间成本、航段运输延迟服务成本、航段运输超前服务成本、飞机超时作业惩罚成本、未完成运输业务时的惩罚成本等多项成本之和,引入了航线联营选择概率函数,以总成本最小化为目标,建立了航线联营下基于转运的航线路径优化模型（Aircraft Fleet Route Problem based on Transshipment and Airline Alliance,T-AAAFRP）,根据模型的特点,设计了基于基因工程剪切过程的改进遗传算法（Genetic Algorithm,GA）求解模型,案例分析结果验证了模型与算法的可行性与正确性,揭示了航线联营下枢纽机场的数量及位置、航线路径选择转运与直达、承运与托运的规律。最后,研究了航线联营下货运航空公司基于多基地的航线路径优化问题。在航空公司业务发展初期航线网络不完善,航空公司为给客户提供更高的服务质量,提出研究点对点式航线网络结构下的航线路径优化问题。通过确定飞机、基地机场的固定成本、运输成本、装卸搬运及起降成本、飞机等待时间成本、航段运输延迟服务成本、航段运输超前服务成本、飞机超时作业惩罚成本、未完成运输业务时的惩罚成本等多项成本,引入航线联营选择概率函数,以总成本最小化、服务需求量最大化为目标,建立了航线联营下多基地的航线路径优化模型（Aircraft Fleet Route Problem based on Multiple Bases and Airline Alliance,MBAAAFRP）,并将基因工程引入到启发式算法中,设计了改进的非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II）进行求解,案例分析结果验证了模型与算法的可行性与正确性,揭示了直达运输与转运运输总成本的差异、航线联营对基地数量及位置和航线路径影响。