随着改革开放的持续推进和社会经济的快速增长,我国集装箱运输业蓬勃发展,港口集装箱吞吐量连续多年位居世界第一,而不断增加的集装箱运输需求与落后的港口陆向集疏运系统之间的矛盾也愈加明显,集装箱港口陆向集疏运网络的优化成为世界范围内港口普遍关注的问题。贸易繁荣带来的大量运输周转加速了能源的消耗,随之增加的运输尾气排放加重了温室效应、雾霾等大气污染,对环境造成巨大影响,交通运输发展导致的环境问题已不容忽视。贸易市场的动荡又给集装箱运输增加了不确定因素,如何在集疏运需求不确定的情况下优化装箱港口陆向集疏运网络,在降低集疏运成本的同时减少对环境的污染,是港口决策者和集疏运企业需要考虑的问题。尽管目前有关集装箱港口陆向集疏运网络优化的研究不再只关注成本和时间最优,许多学者开始关注“绿色集疏运”领域,但是大部分研究都只着眼于碳排放,而忽略了运输过程中排放的硫氧化物对环境造成的影响。本文在深入研究集装箱运输、港口陆向集疏运的基础上,做了如下几方面的工作:首先,检索并研究了与运输排放、碳硫排放成本和集装箱港口陆向集疏运优化等有关的文献,在归纳其贡献的同时也发现了不完善之处,结合研究现状提出了本文的研究方向和重点。其次,通过对相关文献的探索,确定了量化运输过程中CO2、SO2排放的方法,并查阅各相关资料收集研究需要的基础数据。再次,引入环境税的概念构成集装箱港口陆向集疏运的碳硫排放成本;并结合直接运输成本、时间成本和中转成本构建了以广义运输成本最小化为目标的随机机会约束优化模型,结合随机规划理论将随机机会约束转化为确定约束。然后,针对标准鲸鱼算法“易陷入局部最优”的特点,结合惯性权重理论和自变异因子作用原理提出一种改进的鲸鱼算法,提高了其全局搜索的能力。最后,结合算例,运用改进的鲸鱼算法对优化模型进行求解,得到了最优货流分配方案,从碳硫排放成本、算法、公路和铁路的运输能力三个角度对算例进行调整,并对比其对应的最优货流方案,验证了改进的鲸鱼算法的有效性、优越性,探讨了碳硫排放成本对集装箱港口陆向集疏运网络的影响,分析了集装箱港口陆向集疏运网络的发展趋势。本研究创新性成果:(1)在分析集疏运的环境影响时考虑了硫排放,进一步扩充了集装箱港口陆向集疏运网络的研究范围;(2)提出了一种改进的鲸鱼优化算法,给日后相关研究的算法设计提供参考。