随着互联网时代的日新月异，人们生产、生活的需求不断地发生着变化，同样，我们对于物流服务的需求也发生了深层次的转变。从早期的公司自有物流配送系统到专业性更强的第三方物流服务系统，物流服务体系也在发生着不同层次的变化。如今，随着电子商务平台的迅速发展，网上购物成为时尚，也成为了新一代人不可或缺的部分。而网上购物所催生的不仅仅是电子商务平台的可观利润，也为提供物流配送服务的企业带来了效益。然而，当今物流企业数量巨大，鱼龙混杂，再加上电商平台是近几年才兴起的购物渠道，对购物配送过程的监督和管理未能及时跟上，配送体系的服务水平也有待提高。介于以上内容，第四方物流走入了人们的视线。第四方物流是基于第三方物流发展而来的对物流资源、物流需求进行统一管理、统一分配、统一调度的平台或组织，该平台可以为物流的配送、运输、调度等提供有效的组织和指导。作为统一管理与调度的第四方物流平台，可以为物流的整个过程提供强有力的信息支持。当前对于第四方物流建设的研究多侧重于理论层面，其现实适用性有待验证。而作为第四方物流研究中的核心问题，物流联盟建设问题与物流配送中心选址问题是目前急需解决的关键问题。从这两个角度来说，第四方物流问题研究仍旧存在以下问题需要解决：（1）需要从实践和应用的角度建立详细的物流联盟建立问题的数学模型，通过相应的算法进行优化方案的设计。物流联盟问题是第四方物流建设问题中的关键问题，如何制定出有效的优化方案是关乎第四方物流建设成败的重要方面。（2）需要解决物流配送中的中心选址问题，建立有效的数学模型，优化配送结构和流程。物流配送中心选址问题是完善物流配送体系、保证物流资源供应的核心问题，对该问题的研究和建模可以为第四方物流建设问题奠定基础。基于以上分析，本文以模型更具现实适用性、有效性为目标，对问题研究过程中的关键问题展开研究，主要的工作与贡献如下：（1）建立完善的构建物流联盟的数学模型，提出一种改进图聚类算法来进行问题求解。物流联盟建立问题是在第三方物流的基础上，对物流企业或配送中心进行资源整合和统一规划，以期达到对物流企业有效的管理和组织，同时为第四方物流建设提供基础支持，为本文另一研究内容即物流配送中心选址问题奠定基础。本文提出一种基于图聚类算法的改进算法，结合粒子群算法对问题进行求解。实验表明，基于粒子群算法的改进图聚类算法能有效地解决物流联盟建立问题。（2）提出一种基于遗传算法与层次聚类算法的三层同步进化模型，解决了物流配送中心选址问题。物流配送中心选址问题则是在对联盟建立问题进行详细研究的基础上，通过进行多层次、多等级的物流配送中心选择，对区域内的物流资源和物流需求进行有效整合和分配，完善物流多级配送体系，进而为第四方物流平台建设提供体系支持。本文基于完善的问题数学模型，在遗传算法与层次图聚类算法的基础上建立了问题求解过程中的三层同步进化模型，有效地解决了物流配送中心选址问题。实验结果表明，基于遗传算法与层次图聚类算法的求解过程能够以较低的花费解决物流配送中心选址问题。本文对所研究问题进行了完善的数学建模过程，提出了基于改进图聚类的求解算法，分别结合粒子群算法与遗传算法，有效地完成了物流联盟建立问题与物流配送中心选址问题的求解，为第四方物流建设提供了借鉴和思路，也为第四方物流相关问题研究提供了支持。