随着海上集装箱运输行业的快速发展，我国长江沿岸港口迅速响应，扩大港口集装箱运输能力。配载计划是集装箱运输过程中的一个重要环节，它直接影响船舶运输过程中的安全性和港口装卸资源的利用率。翻箱操作是由于目的港口的不同与装载重量的限制，需要将集装箱临时卸载而产生的，它极大的影响了港口的工作效率。此外，通过实地调研可知，不同港口的翻箱成本是不同的。因此，本文研究多港口集装箱运输过程中的翻箱费用问题，利用数学规划的相关理论，将航行过程中的船舶稳定性作为约束条件，以最小化翻箱费用为优化目标对该问题建立整数规划模型，并设计出优化算法对该问题进行求解，得出最优配载方案。　　文中将集装箱船划分成多个相同的贝位，首先只考虑单个贝位在航线中的配载优化问题。分别建立翻箱费用相同与费用不同的整数规划模型，通过实例对比得知：港口翻箱费用对配载计划存在影响，所提模型和算法可合理安排配载计划，从而减少集装箱的运输成本。　　其次，本文考虑对集装箱运输过程中的翻箱费用与贝位两侧装载平衡的双目标优化问题。保证集装箱在运输过程中翻箱费用最少的同时，使贝位两侧装载量之差最小。因为在集装箱的运输中，需要尽量使船舶的倾斜程度最少，从而使得船舶航行更加安全。建立以集装箱翻箱费用和船舶堆栈使用费用的双目标优化模型，通过CPLEX求解得出小规模集装箱运输的精确配载方案。设计遗传算法与贪婪算法对大规模集装箱运输情形进行仿真分析，验证了模型与算法的有效性，对港口集装箱配载效率的提升和安全航行都有一定的指导意义。　　在集装箱运输过程中，由于受到天气变化（如风浪等）的影响，为了保证船舶安全稳定的航行，通常会降低集装箱在贝位中堆放的层数，使得集装箱在运输过程中堆栈装载层数是不确定的。文中针对这一随机规划问题以翻箱费用最小为优化目标，建立数学规划模型，通过实例证明了模型的有效性。在运输中，由于货主需求的不确定导致了集装箱装载重量的不确定时有发生，因此本文针对每个集装箱重量不确定的问题进行建模研究，通过实例分析证明了模型的有效性，对港口每个集装箱运输重量不确定情况下的配载情况，具有一定的指导意义。　　最后，考虑集装箱在多贝位中的配载情形，分别对集装箱运输信息确定和不确定两种情况下进行研究。放松部分约束条件，以船舶多贝位最小翻箱费用为优化目标建立整数规划模型，并通过实例证明了模型的有效性。