随着经济全球化，市场竞争日趋激烈，各大知名企业和研究机构已经认识到，除了生产技术和管理技术这两个因素之外，还有不可忽视的第三个因素也影响着产品成本，这就是物流成本。当企业间生产技术和管理技术相差无几时，物流成本成为决定企业成败的关键因素。目前，欧美日企业已经认识到了物流成本对企业的重要性，并在物流优化方面取得了成功，但关于第四方物流的研究与应用刚刚起步，第四方物流作为近年来的热点问题获得了广泛的关注。我国地域辽阔，物流公司分布分散，第四方物流对我国物流管理水平的提升有着决定性的作用。 第四方物流的特点决定了路径优化问题是第四方物流优化的关键问题。第四方物流的路径优化问题关系到供应链的优化和第三方物流供应商的选择等多个方面的优化问题，相应地增加了第四方物流路径优化问题的难度。而关于如何将第四方物流优化管理定量化、用数学模型描述并设计其求解算法的研究还不多。因此，本研究课题具有重要的理论与实际意义。本论文在分析国内外对第四方物流路径优化研究与应用的基础上，研究了单任务第四方物流路径问题。 针对单任务第四方物流路径问题的特点，首先，基于多重图建立了单点到单点第四方物流单任务问题的数学模型，针对问题特点，设计了免疫算法，并结合记忆库和免疫算子设计了混合的免疫算法。通过仿真对两种算法进行对比分析，结果表明了混合免疫算法更有效。 其次，在对单任务单点到单点问题的进一步分析的基础上，设计了问题简化机制，将多重图约束最短路问题转换为简单图约束最短路问题，进而设计了嵌入Dijkstra算法的免疫算法和混合免疫算法，嵌入Dijkstra算法的算法设计减小了编码的冗余度并简化了问题的求解过程。通过仿真对两种算法进行对比分析，结果表明嵌入Dijkstra算法的混合免疫算法更有效。同时，通过与直接在多重图上进行求解的方法对比，表明了简化机制更有效。 最后，针对单点到多点的第四方物流单任务路径优化问题，基于多重图建立了问题的模型，在分析问题的基础上设计了简单图变换路径选择机制，进而结合这一机制设计了基于简单图变换路径选择机制的嵌入Dijkstra算法的免疫算法和嵌入约束Dijkstra算法的免疫算法，仿真分析表明两种算法是有效的。 本论文的研究工作为第四方物流单任务路径问题提供了有效的问题描述与分析工具。