近年来,中国经济的快速增长为中国港口创造了前所未有的黄金时期,到目前为止,中国港口的吞吐量在世界上依然占有较大的市场份额。与此同时,各个港口之间也开始了激烈的竞争,除了加强基础设施建设之外,一些港口先后在内陆城市建设内陆港,一方面可以降低物流成本,更好的服务于腹地的经济,争夺腹地资源;另一方面可以为托运人提供订舱、报关、报检等“一站式”货运服务,缓解港口拥堵。而如何建设可以吸引更多的货流,同时避免一些不确定性给内陆港运营带来的影响,使内陆港选址问题变得更加复杂。针对这一问题,本文从内陆港建成后吸引的货流最大化的角度出发,研究了运输成本不确定下考虑多货种的内陆港选址问题,可为内陆港的规划建设布局提供一定的决策依据。本文在总结内陆港相关研究成果、分析现有研究不足的基础上,根据运输成本的波动特点,用情景集分别描述公路运输成本、铁路运输成本的不确定性,考虑到不同种类货物对时间的敏感程度不同,引入时间敏感因子,提出“不同覆盖半径”策略,同时考虑内陆港的容量限制,基于内陆港和货主点之间主从递阶的关系,建立双层鲁棒模型。上层模型从内陆港建设者的角度出发,以内陆港建设以后吸引的期望货流量和偏移量差值最大化为目标:下层模型从货主的角度出发,以包括运输成本、时间成本、中转成本在内的总成本为目标。设计全局搜索和局部搜索相结合的文化基因算法进行求解,以东三省和内蒙古东部32个城市为例进行求解分析,一定程度上验证了模型和算法的有效性。研究结果表明:(1)在内陆港选址决策中,从货流最大化的角度出发,选址结果虽倾向于选择自身需求较大的城市,但除了城市自身的需求量及地理位置外,其周边城市的货流情况也是需要考虑的重要因素。(2)在选址结果中,公路运输成本和铁路运输成本的不确定都会对选址结果产生影响,当公路运输成本和铁路运输成本同时上升或下降时,可能出现相同的选址结果,所以在多式联运网络中,需要综合考虑多种运输成本的不确定对选址结果的影响。与东北地区现有内陆港对比的结果表明,鲁棒模型的选址结果可以有效降低成本不确定对选址结果带来的影响,且决策者在规划建设内陆港时,需要合理规划内陆港之间的距离,避免辐射范围重叠造成的资源浪费。(3)内陆港的覆盖半径和容量大小均会对选址结果产生较大的影响,因此,在内陆港选址规划过程中,一方面要充分考虑内陆港周围不同种类货物的分布情况;另一方面要建设较为合理的规模,保证收益的同时避免投资浪费。