近年来,全球范围内经济发展一体化、区域化速度均呈现高速发展状态,内陆港作为连接内陆贸易运输的枢纽,其具有的诸如促进内陆-沿海港口间物流配送的综合化,介入腹地资源的配置与运输等功能日渐凸显。而内陆港选址问题是其科学布局与建设的重中之重,是决定内陆港建成后能否发挥其降低运输成本、缓解港口城市交通拥堵等作用的关键。而内陆港选址涉及诸多因素的不确定性,使得内陆港选址更为复杂与艰难。针对这一问题,本文研究了考虑需求与供应双重不确定的内陆港选址问题,可为内陆港的合理规划,构建具有鲁棒性的内陆港网络,实现资源的高效利用提供一定依据。本文在总结内陆港相关研究成果、分析研究不足的基础上,研究了具有公路、铁路、内河多式联运网络的内陆港选址问题。首先,在确定需求下研究了供应不确定的内陆港选址问题,并利用路径失灵和内陆港容量限制来刻画供应不确定性,构建了以包括建设成本、运输成本及路径失灵惩罚成本的总成本最低为目标的内陆港选址模型。结合模型及各类求解算法的特点,设计了模拟退火-粒子群混合优化算法,确定在特定需求情景下选址方案的同时,求得模型最优值。进而,将问题扩展,基于情景规划思想,研究了供需双重不确定下的内陆港选址问题。分别构建了供需双重不确定下的内陆港随机选址和鲁棒选址模型。其中鲁棒选址模型基于需求确定的选址模型的最优值,以最小化各需求情景的期望总成本和不同需求情景目标值之间的差异为目标。最后,通过算例分析验证了模型和算法的有效性。研究结果表明:(1)对比需求确定的内陆港选址模型,内陆港随机选址与鲁棒选址模型能够应对需求波动对选址结果的影响;对比随机选址模型,鲁棒选址模型更能有效地解决不确定性对内陆港选址的影响,降低最坏情况下的最大后悔值,减小投资风险;(2)在内陆港集疏运网路中考虑内河运输不仅可以减小陆上交通压力,还可有效降低运输成本,为货主提供更多的选择,降低因路径失灵活著得不到服务的可能;(3)内陆港系统可靠度与惩罚成本成反比,可靠度要求越高,惩罚成本越小,但会损失部分运输成本。考虑供应不确定性能在供应中断时立刻做出响应,快速恢复系统正常运营,对减小风险给内陆港系统所有参与者带来的损失有显著作用;(4)内陆港系统中运输成本折扣系数的波动对总成本的变化有较大影响,对内陆港选址结果也有一定影响,选址规划阶段准确掌握运输成本及折扣原则是降低内陆港系统物流成本的关键。