随着贸易量的持续增长,各集装箱码头吞吐量的增长幅度不断增大,在整个集装箱运输系统中,集装箱内陆集疏运系统发挥着不可替代的作用。由于受众多因素的影响,腹地城市产生的需求量在不同的时间段具有明显的不确定性。在运输需求不确定的环境下,从货主企业、物流服务企业以及物流系统规划者的角度出发,对集装箱内陆集疏运系统进行优化。如何实现利益最大化,并得到最优的货流分配方案,是目前亟待解决的问题。本文首先阐述了集装箱内陆集疏运系统的构成要素及其在集装箱系统中的功能地位,构建了内陆集疏运网络,并将其作为研究对象。对不确定需求的成因及处理方法进行了分析,基于需求量的不确定性引入随机机会约束规划理论,采用概率论的相关知识将随机需求机会约束规划转化为对应的确定性约束。其次,从货主企业、物流服务企业以及物流系统规划者的角度衡量需求量变动对集装箱内陆集疏运网络的扰动,在考虑时间窗的约束条件下,建立兼顾投资成本最小化以及总运输成本最小化的双层规划模型。再次,结合模型特点,对云自适应遗传算法进行了算法设计。最后,结合算例,利用云自适应遗传算法对双层规划模型进行求解,并将优化结果与遗传算法进行比较,验证了算法的有效性和可行性。