随着全球一体化进程的加快,物流供应链的优化与整合业已成为影响企业竞争力的一大因素。第四方物流(the 4th Party Logistics,简称4PL)的提出正是顺应了这一需求。第四方物流供应商肩负着对整个供应链进行优化和集成的重任,它的提出大大提高了物流领域的运作效率并且降低了运行成本,因此相关研究有着十分重要的意义。第四方物流主要解决物流网络中第三方物流供应商的选择问题,而在以往的研究中通常将物流网络抽象为多重图而第三方物流供应商则用图中两点间的弧来表示,一整套第三方物流供应商选择方案即为从起点至终点满足客户需求的路径。该领域在相关问题上已经取得一些进展,但多数研究停留在确定问题研究阶段,未考虑实际变化对问题的影响。本文将客观原因对第三方物流供应商的运输时间影响加入研究,即考虑第三方物流供应商运输时间为服从具有上下界的正态分布的随机量,在此基础上对单点到单点及单点到多点的第四方物流路径优化问题进行研究。在对第四方物流、随机规划和和声搜索算法(Harmony Search algorithm,简称HS)进行综述的基础上,本文主要工作如下：首先,针对随机问题的特点,根据单点到单点的多重图建立期望值模型、机会约束规划模型和机会约束规划近似等价确定性模型。其次,设计了枚举算法、有非法简单图预判机制的启发式算法、和声搜索算法和嵌入约束Dijkstra算法的和声搜索算法。这四种算法进行比较分析得出结论：枚举算法能够找到问题的全局最优解,但运算时间过长；有非法简单图预判机制的启发式算法在找到全局最优解的同时运算时间稍短,但仍不理想；和声搜索算法能够在较短时间内得到较好解,但迭代次数较多并且其稳定性随着问题规模的扩大而减小；嵌入约束Dijkstra算法的和声搜索算法不仅大大降低了迭代次数,同时将结果的稳定性提高到新的水平。此外,选择嵌入约束Dijkstra算法和声搜索算法对三种数学模型求解,对结果进行分析后可知,机会约束规划模型在解的鲁棒性上明显优于期望值模型,但计算时间过长；机会约束规划近似等价确定性模型在保持解有较高鲁棒性同时大大缩短计算时间。最后,对单点到多点第四方物流路径优化问题进行建模,并应用和声搜索算法和嵌入约束Dijkstra算法的和声搜索算法进行求解,经过对算例的仿真分析后,结果表明后者能够以较少的迭代次数得到较好的结果。