随着“一带一路”倡议的发展推进,中欧班列已逐步发展成为国际集装箱陆路运输的主要载体。基于中欧班列的国际集装箱运输过程中涉及到的运输节点和通道之间、不同品类的集装箱货物之间以及重箱和空箱之间在节点选择、运输方案以及配流模式等方面相互影响和制约。此外,不同时间价值的集装箱货物对运输时效性的需求也存在明显差异,为满足不同品类货物的多元化运输需求,本文基于集装箱配流和一体化优化思想,研究基于中欧班列的国际集装箱全程运输组织一体化优化问题。首先,本文从班列运营情况、货物种类两方面剖析中欧班列的发展现状,并对国内外既有研究进行了总结概述,确定了本文的研究方向;通过对配流理论、一体化理论以及随机动态规划理论的阐述分析,为后文基于中欧班列的国际集装箱全程运输组织一体化优化奠定理论基础。针对基于中欧班列的国际集装箱去程过境运输组织问题,论文根据货物性质建立了货物时间价值模型。基于一体化优化思想,构建了中欧班列通道限制下基于港口和陆路通道协同决策的国际集装箱过境运输优化模型,设计了基于模拟退火算法的自适应遗传算法求解。论文同时设计了港口和内陆运输径路单独决策下国际集装箱过境运输优化模型用于方案对比,并以具有不同时间价值的国际集装箱货物为研究对象,分别自仁川、东京、马尼拉运至柏林进行实证研究,得到了过境中转港和中欧班列通道协同决策下,不同起始港、不同时间价值集装箱货物的过境运输方案,与港口和内陆运输径路单独决策下的国际集装箱过境运输方案进行对比分析,验证了过境中转港和中欧班列通道一体化决策的可行性。针对基于中欧班列的国际集装箱返程运输组织问题,本文提出重空箱协同配流方案,一方面利用调运重箱提高班列重箱率,提升中欧班列运营效率与效益,另一方面搭运适量空箱,从而满足列车满轴运行、重箱运输时效以及企业装箱需求。通过对始发节点集结箱量以及集装箱在站时间的不确定性分析,以班列集装箱载运量最大以及集装箱在站总时间最小为目标,以班列时刻表和货物运到期限为约束构建多目标动态规划模型,并设计了结合随机模拟技术、神经网络算法和NSGA-II算法的混合智能算法求解。最后以欧洲多节点至成都的回程班列进行实证研究,求解得出不同始发站点、不同运到期限的重空箱协同动态配流方案,提高了班列的集装箱载重量、缩短了集装箱在站总时间,验证了模型和算法的有效性。