随着网络购物平台的快速发展和居民消费水平的不断提高,城市物流配送在城市经济社会发展中的作用越来越显著。此外,近年来随着城市人口的快速增长,物流配送需求呈现出时效性强和多样性等的特点,进而增加了物流配送网络的复杂性。然而,物流配送企业间存在合作收益分配不均衡的现象,进而导致多中心共同配送网络难以形成有效的合作联盟,从而增加了城市物流配送系统的总体运营成本。如何实现城市物流配送系统的合理化调度和资源共享,进而降低物流配送成本,提高配送服务水平,加强物流设施间的有效合作,提高物流资源利用率,促进城市物流配送系统的可持续发展,已经成为当前城市物流配送体系构建和智慧物流运输发展面临的重要问题。因此,本论文研究二级设施多中心共同配送网络收益分配优化方法具有重要的理论意义和实践应用价值。二级设施多中心共同配送网络是研究城市物流系统中多级多中心共同配送网络的基础,为此本文从二级设施多中心共同配送网络优化的角度研究城市物流配送网络的收益分配优化和合作联盟性问题。通过对考虑时间窗指派的多中心共同配送网络优化问题,二级设施多中心共同配送网络优化问题以及二级设施多中心共同配送网络的收益分配优化问题进行逐步深入研究,探讨二级设施多中心共同配送网络的具体优化过程,进而为城市物流配送体系构建和智慧物流运输系统运行提供理论和技术支撑。本文的主要研究内容如下:（1）考虑时间窗指派的多中心共同配送网络优化问题是本文研究的首要问题。针对传统物流配送模式中客户服务时间窗固定,配送效率低、交叉配送现象严重等问题,提出一种考虑时间窗指派的多中心共同配送的物流运作模式,该模式对于违反时间窗惩罚成本较高的客户予以重新指派服务时间窗进行多中心共同配送路径再优化,进而实现物流资源的协同共享和跨区域的联合配送。首先,以考虑时间窗指派的多中心共同配送物流成本和配送车辆使用数量最小为目标建立双目标优化模型,其中多中心配送物流成本包括多中心间运输成本、配送成本、车辆维护成本、时间窗指派成本和时间窗惩罚成本等。然后,设计了基于三维客户点聚类算法、CW节约算法和非支配排序遗传算法（NSGA-II）组合的混合非支配排序遗传算法求解模型。最后,为了进一步验证本文所提模型和算法的有效性,进行了实例数据计算和与其它智能算法的比较验证研究,结果表明,本文所提模型和求解算法有效,且可用于研究考虑时间窗指派的大规模物流配送网络优化问题。（2）以考虑时间窗指派的多中心共同配送网络优化研究为基础,研究二级设施多中心共同配送网络优化问题。基于物流运输经济和环境影响兼顾的视角,充分考虑物流配送车辆的碳排放影响因素,提出一种物流设施间的多中心合作策略,研究二级设施多中心共同配送网络优化问题,进而实现城市物流配送的绿色、高效发展。首先,以二级设施多中心共同配送物流成本和车辆碳排放量最小为优化目标,以车辆装载量、最大运输距离、配送中心库存量等为约束条件建立双目标数学规划模型。然后,设计了基于K-means聚类的改进非支配排序遗传算法（Im-NSGA-II）,算法过程中集成了节点扫描算法以及部分映射交叉和交换变异操作,增加了种群多样性,进而提高了算法局部和全局搜索能力,并提高了解空间的寻优能力。最后,结合实例数据进行了二级设施多中心共同配送网络优化计算研究,并与多目标遗传算法（MOGA）和NSGA-II算法进行了比较分析验证,进而说明本文所提模型和算法的有效性。（3）以二级设施多中心共同配送网络优化问题研究为基础,研究了二级设施多中心共同配送网络收益分配优化问题以及二级设施多中心共同配送网络合作联盟序列选择和合作联盟稳定性分析。首先,基于二级设施多中心共同配送网络优化结果,应用MCRS方法对二级设施多中心共同配送网络进行收益分配优化研究。其次,提出一种收益增加百分比计算方法进行联盟稳定性分析研究,并基于严格单调路径原则选择合适的二级设施多中心共同配送网络合作联盟序列,进而基于对角线法则选择最优合作联盟序列。最后,提出一种基于雪球理论的核心区域中心联盟稳定性评价方法,通过比较不同收益分配方案的合作联盟稳定性,进一步验证本文所提收益分配方法的稳定性和有效性。