内容概要：本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究。

提出并实现了基于AFO算法、遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的三种智能优化方法，系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现，进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景，研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型。

; 使用场景及目标：①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建；②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案；③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验，; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程，; 适合人群：具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识。

AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力，同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照。

研究表明，可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验， ，重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分，从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员，。

深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异，推动算法改进与实际落地，并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。