经济全球化的不断深入促进了物流行业的快速发展,为物流行业带来了新的机遇与挑战。自21世纪以来,我国物流行业总体规模不断扩大,发展的条件和环境得以改善,为物流行业的进一步发展奠定了坚实基础。物流是商品交易的重要环节,促进物流行业发展,有利于加快资金周转与商品流通,降低物流成本,从而提高国民经济的运行质量;有利于提高服务行业的比重,转变经济发展方式;有利于缓解交通拥堵,实现社会和经济的协调发展。第四方物流（The Fourth Party Logistics,4PL）服务商是供应链的集成商,它为客户提供一整套优化的物流供应链解决方案,降低了客户的运营成本,提高了整个物流供应链的运作效率;同时弥补了第三方物流（The Third Party Logistics,3PL）服务商在管理能力方面的欠缺。运输作为物流过程的重要环节,运输路径的选择关系到物流运作的效率与成本。第四方物流路径优化问题（The Fourth Party Logistics Routing Problem,4PLRP）在选择路径的同时选择合理的3PL服务商,满足客户运送要求,降低运输时间与成本。以往关于路径优化过程中拖期风险的研究是针对单个物流任务,而现实情况下,同一物流网络中往往有多个物流任务需要执行,4PL服务商要同时服务多个物流任务。针对考虑拖期风险的多点到多点多任务问题,本文的主要工作如下:首先,根据考虑拖期风险的多供应节点到多需求节点多任务4PL路径优化问题的特点,引入在险值（Value-at-Risk,VaR）衡量拖期风险。考虑到在为多个物流任务提供服务的过程中,一方面,部分3PL服务商提供的运输费用与运输时间相对较低,具有竞争优势,并且承载能力较强,可以同时承担多个物流任务,所以首先建立多点到多点多任务边可重用问题的数学模型;另一方面,考虑到客户内部行政等相关条款对于3PL服务商选择的要求,即同一家3PL服务商只能为一个物流任务提供服务,建立了多点到多点多任务边不可重用问题的数学模型。两种情境下的模型均是以最小化所有物流任务拖期风险的最大值为目标函数,以运输总费用、3PL供应商的运输能力为约束条件的非线性规划模型。其次,根据上述优化问题的NP-hard特性,在基本蚁群算法的基础上,设计了改进的混合蚁群优化算法,在状态转移过程中加入了动态调整策略,对蚂蚁进行适当的刺激,引导它们探索新的路径,避免算法陷入局部最优;在信息素更新策略中引入了最大最小信息素机制,详细介绍了算法的设计过程。最后,针对七节点、十五节点、三十节点规模实例,在算法参数的设置、不同算法的对比、问题参数的分析、不同模型的对比四个方面进行了研究:（1）以七节点多点到多点多任务边可重用问题为例,介绍了混合蚁群算法中相关参数的调节过程,并以此找到三个规模问题各自的最优参数组合;（2）利用基本蚁群算法与混合蚁群算法分别进行求解分析,验证了混合蚁群算法对于求解此类问题的优势;（3）对问题的模型参数进行研究,分别分析了客户的置信水平和客户的配送费用要求对拖期风险和路径选择的影响规律;（4）基于不同的置信水平条件,对三个规模问题的边可重用模型与边不可重用模型分别进行求解分析。由此得出相关结论:混合蚁群算法对于求解此类问题具有明显优势;拖期风险随着置信水平的增加而增大;在一定范围内,拖期风险随着总费用的增加而减小;同等条件下,与边不可重用相比,边可重用情形的拖期风险较小。研究结论为不同情境下的决策过程提供了理论依据。