物流是指将物品从供应地配送到接收地的实体流动过程,从而实现了原材料、半成品、成品等的运输配送活动。物流不仅仅是当今经济全球化的产物,也是推动经济全球化的重要服务业。由于对物流服务的要求正在不断地加强提高,这时传统意义上的物流服务行业已无法满足,便形成了第四方物(The Four Party Logistics,4PL)。第四方物流是指一个供应链的集成商,具有解决物流网络中的路径优化和第三方物流供应商(简称3PL)的选择等问题的功能,这也就是基本的第四方物流路径优化问题。本文在基本的第四方物流路径优化问题综述下,对考虑客户时间心理偏好的第四方物流路径优化问题进行了研究。首先,针对客户时间心理偏好的选择行为,分别基于期望效用理论和基于累积前景理论来进行刻画,然后建立了第四方物流路径优化问题的三种不同数学模型。其次,针对问题模型的特点,我们采用离散域蚁群算法来进行求解。了解到常用的离散域蚁群算法有蚁群系统算法和最大最小蚁群系统算法两种,了解两种算法的各自特点,我们设计了结合蚁群系统算法和最大最小蚁群系统算法的混合蚁群算法。再次,我们采用混合蚁群算法对基于累积前景理论的模型进行求解。针对三个不同规模实例进行算法参数的分析,我们获得混合蚁群算法对不同规模实例问题的算法参数表。然后,将所得最终路径方案分别与用枚举算法、蚁群系统算法和最大最小蚁群系统算法所求结果进行对比,验证了混合蚁群算法较其他算法更具优越性,所求路径方案更加准确,并适用于不同规模实例问题的求解。最后,针对本文研究的考虑客户时间心理偏好的第四方物流路径优化问题进行分析。在三个不同规模实例里,分析问题参数对最终路径方案的影响,获得了问题参数对最终路径方案的影响规律。同时,采用三种不同模型对三个不同规模实例进行求解,对得出的结果进行对比与分析,说明了基于累积前景理论所建立的数学模型可以更好地反映客户的实际决策过程。