全球货运市场持续增速发展,货运量逐年攀升,为物流业带来了挑战,也带来了机遇。多式联运虽然可以缓解一定的交通压力,但仍易受交通拥堵的影响,故亟需探寻有效的治理措施,以优化交通路网。目前,对拥堵问题的研究多集中于城市道路拥堵,忽略了铁路与水路的拥堵状况。同时,在优化多式联运过程中,路段间不同运输方式拥堵信息的时变性与不确定性特征会严重影响运输企业对运输决策和运输工具时刻表的选择。此时,静态的运输决策易出现陷入拥堵路段的境况,且会影响后续运输方案的可行性,最终超出客户需求的运输时间。因此,本文针对不同运输方式的特点,模糊化划分各自的拥堵程度;结合运输时刻表与客户对运输时间的需求特点,建立了混合时间窗;通过实时反馈路段间不同运输方式的拥堵信息,设计了过程控制优化方案,动态调整最优运输决策,包括运输路径、运输方式与运输时刻表。在此基础上,构建了混合时间窗下最小运输成本与最大客户满意度的多式联运双目标模糊机会约束规划模型;针对模型有效解空间分布的离散性特征和粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,设计改进粒子群优化算法以提高算法求解效率。算例仿真结果表明,动态优化可以让运输企业在每个阶段实时掌握路段运输信息,并根据客户对时间的需求与路段拥堵状况的改变,及时更改运输策略,实现其对运输方案的实时过程控制。而在运输决策中同时考虑模糊拥堵环境与运输工具时刻表,能够在客户满意的条件下有效规避拥堵路径,降低运输成本与时间,使运输决策的可靠性更高。