随着“一带一路”倡议的不断实施以及国际贸易货运量的不断加大,多式联运在综合运输领域占有越来越重要的地位。多目标多式联运路径选择问题也成为该领域的研究热点与难点。随着综合交通运输业的不断发展,多式联运的运输体系的不断完善,客户对于多式联运全过程中物流服务质量要求越来越高。本文首先分析了多式联运路径选择优化模型及其求解算法的国内外研究现状,发现当前关于多式联运路径选择问题的研究缺乏对物流服务质量的考虑,且忽略了这几年中欧班列的发展情况和运输沿线城市的发展现状;因此,本文选取成本、时间以及物流服务质量三个目标建立混合整数规划模型,并在物流服务质量计算过程中综合考虑城市节点的基础设施建设、经济条件和运输组织资源的便利性,避免只考虑客户评价使得计算结果过于主观;然后,本文对比分析遗传算法和蚁群算法的优缺点,设计了遗传—蚁群混合算法;以满足客户差异化需求为目标,为成本、时间以及物流服务质量函数设置不同权重,运用混合算法对模型进行求解,并将运算结果与只采用遗传算法、蚁群算法获得的结果进行对比,验证本文所提算法的有效性;最后选取“西安—柏林”实际数据算例进行分析,表明模型和算法具有可行性,能够为多目标多式联运路径选择提供优化方案。本文在多式联运现状研究的基础上,将路径选择与实际情况相结合,建立综合考虑成本、时间以及物流服务质量的多目标多式联运路径选择优化模型,借助Python编程软件,设计遗传—蚁群混合算法对模型进行求解,采用“西安—柏林”算例对模型和算法进行验证,结果表明,本文提出的模型和算法,能够对多式联运的路径选择提供较高的参考价值,对现代物流发展具有重要的理论意义和现实意义。