随我国经济贸易的迅速发展,在集装箱货运量日益增加,市场不确定性日益增强的背景下,承运人为满足各个内陆场站波动的空箱需求,通常会利用自有及租赁两种方式以保证空箱资源的稳定供应。在上述过程中,如何决策自有箱及租赁箱在港口以及各个内陆场站的配置数量,是承运人在集装箱运营管理过程中需要解决的重要问题。为实现自有箱储备量以及承运人总运营成本的协同优化,本文首先建立了一个自有箱储备量优化模型,并在该模型的基础上,综合考虑自有箱的堆存成本、运输成本以及空箱租赁成本,构建了一个空箱配置成本优化模型。鉴于上述模型的复杂性,本文提出了一种基于“最大债务优先”原则的空箱供应策略,实现了模型的等价转换,从而承运人可在满足各个内陆场站空箱需求的前提下,优化港口堆场的自有箱储备量以及承运人利用自有箱供应各个内陆场站空箱需求的比例,配合上述简易可行的空箱供应策略,在长期视角下实现总运营成本的优化。本文采用了二分法（Bisection Method）并配合差分进化算法（Differential Evolution Algorithm,DE）对上述模型进行了求解。结合我国主要港口腹地区域的集装箱数据,本文假定需求服从正态分布并进行了案例分析,实验结果表明,该空箱配置策略可有效降低承运人的自有箱储备量及总运营成本,在应对波动的空箱需求方面也体现了较强的鲁棒性。与此同时,在算法对比实验中,差分进化算法相较于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）及粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）也更具优势,从而验证了算法的有效性,综合上述模型,共同为承运人的箱管决策提供了一定的指导建议。