在合作物流运输规划中，多个承运人和托运人组成一个利益联盟，共享车辆运载能力和运输任务等各种资源。合作目的是消除车辆空载率并提高车辆利用率，寻求联盟内资源的最优配置方案，从而最大化联盟的总体利润和每个参与者的个体利润。本文将研究一类基于取货和送货服务的承运人合作物流运输规划问题（简称CCPPD），该问题有两大关键议题：一是任务分配问题，即在合作联盟中寻找最优的运输任务分配方案以最大化所有承运人的总体利润；二是利润分配问题，即寻找公平合理的承运人利润分配方案，以保证合作联盟的稳定性。　　本文针对CCPPD建立了一般性的数学模型以及若干特殊和变种情况。为求解CCPPD，本文提出了基于组合拍卖的分散式规划方法（CAA）和基于Benders分解的集中式规划方法（BDA）。对于任务分配问题，前者不但能产生最优或近似最优的任务分配方案，而且赋予了承运人更多的自主权；后者相比于经典Benders分解方法可以在更短的时间内获得最优的任务分配方案，并且能最大化合作联盟的总体利润。　　对于利润分配问题，通过结合合作博弈论，本文设计了四种不同的利润分配机制。第一种和第二种机制分别最小化每个承运人的合作后利润与Shapley分配利润、Kalai-Smorodinsky分配利润之间的差异。第三种和第四种机制从提供任务和执行任务两方面考虑每个承运人对于合作联盟的贡献。第三种机制最小化承运人合作后利润比率之间的差异；第四种为基于比例的Egalitarian-core分配机制，推广了合作博弈论中经典的Egalitarian-core分配机制。四种机制能与CAA和BDA结合使用，它们不仅为承运人合作利润分配提供了更全面的选择，还可推广用于解决合作博弈论中的其它利润分配或成本分配问题。