我国交通路网规模逐渐扩大,随之伴生着巨大的养护需求。交通线路建成之后,随着使用年限的增长,道路损害状况频出,道路养护的目的就是为了保障道路的顺畅通行,并延长道路的使用寿命,为国民经济助力。尽管道路养护逐渐受到重视,但是养护成本依然较高,原因之一在于养护站点分布不合理。目前,养护站点的选址大多依照经验选址,缺乏有效的理论支撑。本文以道路养护为背景,综合考虑了养护需求的不确定性,保证了养护设施能抵御一定的需求变化,避免较大的成本增加,降低成本风险。道路养护需求具有一定的特征。从需求形态的角度,由于养护站点通常负责较长的养护期间,因此从长周期的角度看,线路上的每一点都存在需求,属于线状连续性需求。从需求的不确定性的角度,道路的养护需求通常受到道路状况、温度和载重量的影响,这些因素变化可能会导致养护需求的变化,使得未来的需求无法精确预测,出现不确定性。考虑到养护需求的线性和不确定性,本文采用需求密度函数描述连续性需求,并采用区间数表示养护需求的不确定性,在给定的椭球不确定集范围内,以最坏情况下的运输成本最小为目标,构建了面向线状需求的物流节点选址鲁棒优化模型。论文分别构建了单一物流节点和多物流节点选址鲁棒优化模型,并计算了相应的鲁棒对应模型,在分析模型性质的基础上,确定最优解满足的条件,并设计了迭代算法进行求解。为了验证模型的有效性,本文进行了案例分析。通过与确定型模型的对比,证实了鲁棒优化模型能以较小的成本增加带来较大的稳定性,尤其当需求偏离预测值较大时,鲁棒优化模型能带来较大的成本节约,降低成本风险。同时发现鲁棒预算越大,设施能抵御的风险越大,但会付出成本代价,需要对其进行权衡,论文还分析了波动半径对选址决策的影响,发现当需求变化范围较大时,鲁棒优化模型能显著降低成本风险。论文共有图12幅,表10个,参考文献64篇。