Angesichts des sich verschärfenden Klimawandels ist auch im Gütertransport eine signifikante Reduktion von Treibhausgasemissionen erforderlich. Der intermodale Transport kann hierbei einen bedeutenden Beitrag leisten. Während des Transportvorgangs werden verschiedene Verkehrsträger kombiniert, sodass eine Verkehrsverlagerung auf umweltfreundliche Alternativen wie Bahn und Binnenschiff möglich ist. Gleichzeitig stellt diese Nutzung mehrerer Verkehrsträger aber auch höhere Anforderungen an die Organisation der Transporte verglichen zum unimodalen Fall (in welchem der Transport z.B. nur per LKW erfolgt). Insbesondere ist ein effizientes Management von Unsicherheiten wie schwankende Transport-Nachfragemengen oder Verspätungen erforderlich, um niedrige Transportkosten und –zeiten zu realisieren und somit die Attraktivität des intermodalen Verkehrs für weitere Verkehrsverlagerungen zu gewährleisten. Das stochastische Service Network Design bietet die Möglichkeit, solche Unsicherheitsfaktoren in der Planung explizit zu berücksichtigen und somit eine hohe Leistungsfähigkeit intermodaler Transporte zu erzielen. Mittels mathematischer Optimierungsmodelle des Operations Research werden Entscheidungen zur Gestaltung des intermodalen Transportangebots sowie zur Verkehrsträgerwahl getroffen, wobei entsprechende Unsicherheitsfaktoren als stochastische Parameter abgebildet werden. Als zentrale Forschungslücke adressiert diese Dissertation wichtige operationelle Randbedingungen und Entscheidungsgrößen aus der Praxis, welche bislang in diesen Modellen nicht berücksichtigt werden und dadurch deren Anwendung im betrieblichen Alltag stark limitieren. Der Forschungsbeitrag sind zwei neue Modellvarianten des stochastischen Service Network Designs: Das „Stochastic service network design with integrated vehicle routing problem“ integriert korrespondierende Tourenplanungsprobleme für den Verkehrsträger Straße in Modelle zur Planung intermodaler Transporte, um bei unsicheren Transportzeiten eine kosten- und verspätungsminimale Verkehrsträgerwahl zu ermöglichen. Das „Stochastic service network design with short-term schedule modifications“ berücksichtigt die kurzfristige Modifikationen von intermodalen Transportplänen, um das Transportangebot bestmöglich an Nachfrageschwankungen anzupassen. Für beide neuen Modellvarianten werden leistungsfähige heuristische Lösungsverfahren vorgestellt, welche die Anwendung für große Netzwerkinstanzen ermöglichen. Umfangreiche Auswertungen mit Praxisdaten zeigen die entsprechenden Einsparpotenziale, welche im Vergleich zu deterministischen Modellen sowie bereits in der Literatur existierenden, (vereinfachten) stochastischen Modellen erzielt werden können.