生鲜易腐货物交易是国际贸易中的重要行业,生鲜冷链物流供应涉及全球多个国家和地区,但生鲜产品具有易腐败、保质期短和季节性特征,且流通过程需严格控温和保证卫生安全。为生鲜冷链货物流通运输提供廉价、多样化、灵活和环保的运输模式的同时确保产品的质量和新鲜度,这既是机遇,也是挑战。基于此,本文从绿色冷链多式联运实际运作出发,考虑运输时间不确定性和运输方式班期限制以及决策者的多样化需求三大现实问题,构建了混合整数规划模型,并设计了求解该问题的启发式算法,本文具体研究内容如下:在模型构建方面,本文考虑了运输时间的不确定性和班期限制以及运输时间累积和温度变化对货物品质的影响,并引入碳价函数,构建了最小化运输总时间、运输总成本、碳排放成本以及货物损耗率的高维多目标绿色冷链多式联运路径优化模型。在求解方法上,设计了基于参考点的高维多目标绿色冷链多式联运路径优化算法（RPEA）。该算法以遗传算法为基本框架,采用蒙特卡洛仿真进行运输时间不确定性处理。RPEA主要包括两个核心技术:一是根据当前种群自适应生成多个收敛性能好且分布均匀参考点;二是通过计算个体与参考点距离来选择优势个体的选择策略。通过算例测试和算法对比,证明了所提算法性能的有效性。进一步对模型参数和算法参数进行了分析,结果证明了模型中所考虑因素的必要性以及合理的参数值设置对算法性能提升的重要性。考虑到单一指标评估个体性能的局限性,本文进一步设计了基于逐一选择策略的高维多目标绿色冷链多式联运路径优化算法（1by1EA）。其基本框架与RPEA算法相似。算法采用收敛性和分布性两个指标评估个体性能。在逐一选择策略中引入边界保留机制,根据收敛性指标选择优势个体,再利用分布性指标清除相似个体,保证种群的多样性。通过算例测试和算法对比,证明了所提算法性能的优越性。除此之外将模型中的运输时间目标转换为时间累积前景值目标,分析证明这更符合决策者的心理特征和决策需求。最后结合实际案例,采用了考虑决策者风险偏好的改进熵权法进行了高维多目标的多属性决策研究,进一步为客户提供个性化决策参考。