随着市场竞争的全球化、科学技术发展的迅速化，以及消费者需求的多变化，全球市场竞争模式发生了转变，供应链之间的相互竞争模式成为20世纪90年代主流的竞争模式。物流作为供应链的三大主流之一，贯穿供应链的始末，是供应链竞争力强有力的体现，因此在现代的竞争模式下，供应链物流已成为当前最重要的竞争领域。然而，由于供应链复杂性、多变性的不断增强，节点企业之间的协调运作就成为供应链物流管理的关键。企业如何相互协同降低供应链物流成本、缩短供应链物流响应时间，成为实现供应链物流现代化与竞争力持续存在发展的重点。因此，高效的物流协同已经成为供应链获取竞争优势和价值增值的重要源泉。本文正是基于这一背景，结合协同学理论、遗传算法，以及随机Petri网技术，从物流成本优化和物流时间优化两个方面对基于协同物流的供应链物流系统优化问题进行建模分析。　　 首先，分析供应链协同物流发展内外动因和传统供应链物流管理模式的不足之处，以供应链信息共享为前提构建供应链协同物流管理模式，并给出该模式中各个阶段的物流协同运行模式，对供应链协同物流管理模式中的物流成本优化和物流时间优化问题进行分析。　　 其次，在以上研究的基础上，提出基于协同物流的供应链物流成本优化模型。本文以供应链物流成本最小化为目标，并将物流时间和预算成本作为约束条件，首次将惩罚成本引入供应链物流成本中进行研究，通过节点企业之间的相互协同形成不同的组合来完成供应链物流任务，利用改进遗传算法寻找其中花费成本最小的执行组合。与传统的供应链物流成本优化模型相比，该模型是从整体成本最优的角度去考虑，涵盖的物流成本更为全面，更符合现实市场状况，模型求解方法更快速有效。　　 最后，提出基于协同物流的供应链物流时间优化模型。本文以物流时间为研究对象，结合随机Petri网技术，构建协同物流系统的SPN模型后，采用Exspect仿真软件和马尔科夫链知识，对供应链协同物流系统的物流时间进行仿真和性能分析研究。与传统的供应链物流时间优化模型相比，该模型采用的随机Petri网技术更适合于研究像物流系统这样的复杂动态系统，并且能更好的将协同物流在供应链物流系统中的优化作用体现出来。　　 论文围绕基于协同物流的供应链物流系统优化问题，提出了供应链协同物流管理模式、物流成本优化模型和物流时间优化模型，在前人工作的基础之上，结合新的技术、方法和思想，对供应链物流系统优化问题进行了深一步的研究。