随着市场竞争的加剧,物流业对经济活动的影响日益明显,得到了人们越来越多的重视。在未来的市场竞争中,物流必将起到重要的作用。当今的市场,动态性、不确定性、信息不完备性逐渐增强,物流企业要面临的竞争逐渐加剧。为了应对这样的市场环境,项目型物流联盟应运而生。所谓项目型物流联盟是指物流联盟系统随着项目的产生而产生,随着项目的结束而解散。参与物流联盟的各方之间并不熟悉,特别是参与物流服务的物流服务供应商与物流盟主之间并不熟悉,信息高度不对称。物流盟主在建立物流联盟并对实施进行控制时遇到了困难。本文主要利用基于Agent的协商技术和进化算法对物流联盟的形成过程进行优化并运用“效用转移”的概念对物流联盟的实施过程进行控制。针对上述问题,本文建立了物流联盟运行机制过程中的两阶段管理模型：单(多)任务物流联盟运作管理模型和物流联盟实施控制管理模型。具体内容如下：首先、针对单个物流任务的管理模型,运用协商技术,并建立图存储模型,利用遗传算法进行优化。由于使用了基于图存储的方案,提升了算法的性能,使得盟主能尽快找到最优的解决方案。其次、针对多个物流任务的管理模型,运用协商技术,提出一种混合遗传算法、分散算法和禁忌算法的混合进化算法框架对物流联盟的形成过程讲行优化。算法具有较好的收敛性。再次、在物流联盟实施控制过程中,运用效用转移的思想,对物流联盟中的多阶段的物流控制现状进行优化,从而实现在物流项目总工期、总费用不变的前提下,顺利完成物流任务。论文围绕物流联盟的运作,提出了两阶段的物流模型,在前人工作的基础上,结合一些新的技术和方法,对物流联盟的计划制定和实施控制过程进行优化,以提升整个物流过程的工作效率。