集装箱接驳运输作为集装箱陆路运输的主要部分,提供从港口到收货人或从发货人到港口的运输服务。与其他运输方式相比,接驳运输具有运输时间较短、成本相对较高等特点。集卡的到港时刻影响其在港口排队时间的长短,同时集卡在两个地理位置的行驶时间易发生改变,合理且稳定的集卡调度方案显得尤为重要。因此本文研究了考虑排队时间和不确定行驶时间的集装箱接驳运输问题,并使用鲁棒优化方法解决了不确定的接驳问题,主要研究内容如下:（1）查阅了大量国内外期刊和会议文集,对不确定环境下考虑排队时间的接驳运输问题的相关领域进行了综述。首先,从是否考虑港口时间窗的角度,将接驳运输问题的研究分为了两类;然后,根据集卡在港口的排队过程,将研究排队时间的文献从三个方面进行了总结,分别为只考虑集卡在闸口、港内堆场和闸口以及运输企业参与的排队过程的研究;最后,从不确定参数的表示形式和鲁棒优化准则的差异对不确定问题的研究进行了分类。（2）采用预期排队时间函数描述集卡在港口的预期排队时间,在计划期内集卡可以运送满箱,也可以运送空箱,利用确定的活动在顶点上的图（简称DAOV图）描述了考虑排队时间的接驳运输问题,并建立了一个整数规划数学模型。基于随机生成的大量算例,验证了模型的正确性和求解速度。同时,将预期排队时间函数与其他几种预估排队时间的方法进行了对比,说明了提出方法的有效性和实际意义。（3）考虑行驶时间发生变化对集卡调度方案的影响,使用情景集描述各种状况下的行驶时间,借助DAOV图,采用基于情景集的鲁棒优化方法解决不确定的接驳运输问题,建立了一个非线性的数学模型。对模型进行了线性化的处理,通过实验,分析了所建模型的正确性。将鲁棒解的目标值与每种情景下最优解的目标值进行了比较,证实了鲁棒解是通过付出一定代价换取的。同时,对模型中的重要参数进行了敏感性分析,得出的结论如下:解越保守,完成所有任务消耗的时间就越多。（4）采用基于相对遗憾值的鲁棒优化方法解决不确定的接驳运输问题,两种方法的差别是（3）中的鲁棒优化方法需要在模型外处理解在某些情景下不可行的状况,而基于相对遗憾值的优化方法只接受在每种情景下均可行的解。以最小化所有情景下完成任务时间的期望值为目标,建立了一个混合整数非线性模型,通过实验证实了模型的正确性。探究了相对遗憾值对完成任务时间的影响。最后,在不同鲁棒优化准则下,对比了任务完成时间的长短。