煤炭在我国属于十分重要的一次性能源,其主要的消耗方式是用于电厂发电,占全国煤炭消耗总量五成以上。我国的煤炭运输呈现“北煤南运”和“铁海联运”的格局,这与煤炭产销分布不均以及能源结构等特点紧密相关。随着我国煤炭市场化水平的进一步提升,目前国内的发电集团已形成煤炭生产、运输、库存、利用一体化的产业格局。在这样的系统中,把电煤运输环节和库存环节联合起来进行集成优化和处理,既能持续稳定满足沿海电厂的电煤需求,又能有效降低系统总成本,提高整体运营效率,具有一定的实际研究意义。本文从库存、运输两个独立问题出发,经过一系列系统地分析,总结归纳出海运库存-路径问题的主要特征,并依据电厂实际运输、存储电煤的状况,研究多对多拓扑结构、多货种的电煤海运库存-路径问题。本文建立了电煤海运的时空网络模型,以运输成本、库存成本两项之和最小化为优化目标,同时考虑电厂库存容量以及电煤消耗量等约束。模型的决策变量包括最佳运输时间、运输量、船舶的选择以及船舶对应的航行路线等。由于问题本身的复杂性,本文提出了启发式求解算法,将启发式构造解的过程嵌套在粒子群算法中进行最优解的搜索。然后,对一系列小规模算例求解分析,初步确认了模型的正确性以及有效性。最后,通过对一个发电集团的实际算例进行求解,结果表明该算法能够将总成本从4756.9万元降为4437.1方元,降低6.7%,进一步验证了本文的模型以及算法的可行性。