物流业正迈进全球一体化、营运信息化的快速发展阶段，物流企业竞争的胜负已不仅仅完全取决于企业本身，而在很大程度上取决于企业所在供应链的性能。运输作为供应链中最重要的部分，企业合理优化运输任务系统，能极大的提高企业的经济效益。运输费用是物流体系以及供应链成本的重要组成部分，一个成功的运输任务体系，一定离不开一个高效的、低运输费用的运输链网络。Agent是一种在协作系统或者是分布系统中能持续自主决策，并完成指定任务的计算实体，即智能体。它所具备的特征被公认为适用于各类复杂系统的研究。物流运输问题作为多目标复杂问题，引入多Agent技术对运输链实时仿真，是一种新兴的解决运输决策问题的方法，可以为实际运输提供决策依据，具备很好的理论意义和实用价值。本文从运输链的视角出发，分析了当前物流运输业务的结构，针对运输链作业过程，建立了基于多Agent的运输链仿真模型。该模型具有一定重用性和通用性，能用来分析与运输相关的因素或是政策对运输决策的影响。然后将该模型应用于汽车物流实际案例中，研究了运输时间、运输费用以及同时考虑运输时间和运输费用等因素时，对运输路径决策的影响，同时还研究了燃油附加税、CO2税等相关政策对实际运输路径决策的影响。