经济全球化促进了海运业的迅猛发展，海运业承担了90％的国际贸易量。其中班轮运输因长期提供稳定的周期性服务，受到许多托运人的青睐。然而班轮运输行业自身面临了许多挑战：一方面，班轮运输行业所处环境的不确定性非常强，由于港口拥堵、恶劣天气等原因，行业准班率不足60%；另一方面，班轮运输行业初始投资和运营成本非常高，同质化竞争非常严重，很容易受到市场形势变动的影响。受经济不景气影响，2009年-2013年全球班轮公司总利润率仅为1.6%。　　基于以上背景，本文首先回顾了国内外集装箱航线设计和鲁棒船期设计的研究成果，分析了研究现状和方向，同时找出值得进一步研究的问题。针对这些问题，本文做了以下几方面工作：　　针对班轮行业高额的燃油成本和严重的同质化竞争情况，研究了竞争环境下班轮航速优化问题。首先分析了班轮公司设计航线时需要考虑的因素，由此建立了航速优化非线性模型，并通过时空网络离散的方法将其转换为整数规划模型。然而，随着服务水平划分的精细程度增加，模型求解难度加大，为此设计了拉格朗日松弛算法，将模型分解成一系列简单的子问题。由于子问题单次迭代时间非常短，通过次梯度能够很快地找到最优解。　　针对班轮在港时间不确定的情况，建立了鲁棒船期优化框架。首先按航程分配缓冲时间；然后建立了两阶段随机规划模型，外层通过随机拟梯度方法不断优化缓冲时间，内层通过蒙特卡洛仿真，并采用恢复调度方法得到期望恢复成本，并为外层提供梯度方向。根据延误时间长短将港口分为大延误港口和小延误港口，采用不同的恢复方法处理两种情况。　　仿真实验表明，拉格朗日松弛算法求解效率远超商业化整数规划求解软件。对于折旧率不高的货物，适当降价有利于节约总成本，这对航速决策具有启示意义。本文建立的鲁棒船期优化框架能够有效地解决在港时间不确定鲁棒船期设计问题。通过组合对比发现，考虑弃港对降低成本贡献最大，这对班轮调度机制的设计有直接的指导作用，实验还分析了是否应该扩大船舶规模。