代江涛，韩晓龙

上海海事大学 物流科学与工程研究院，上海 201306

交通运输产生的大量二氧化碳是全球环境的重大威胁，交通运输的能源消耗问题需要妥善处理。集装箱码头作为航运与陆运交通的枢纽，是交通产业的重要构成部分，降低集装箱码头能源消耗，推进建设绿色港口正逐渐得到重视。集装箱码头的装卸设备主要包括：岸桥（QC）、场桥（YC）、集卡（IT）。由于集装箱码头的各作业环节相互耦合，实现各设备的协调调度对于提高集装箱码头的服务水平以及降低其能源消耗尤其重要。

当前国内外对于集装箱码头各设备的调度问题已有较多研究。关于两种设备的调度问题，Cao 等[1]研究进口集装箱作业中集卡与QC的调度，构建了混合整数规划模型，并且用遗传算法和基于约翰逊规则的启发式算法进行求解，求解的精度得到提高；韩晓龙等[2]考虑集卡的动态性到达以及作业时间的不确定性，构建集卡与QC的协同调度模型，并且使用CHC算法（Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation，跨时代异物种重组大变异算法）进行求解；梁承姬等[3]考虑集装箱优先级及岸桥干扰等约束，构建以最小化最大完工时间为目标的数学模型，对比粒子群算法和遗传算法后得到遗传算法更具有效性的结论；卢毅勤等[4]考虑了YC和内集卡作业时的不确定性因素，建立堆场设备集成调度的优化模型，并设计了粒子群算法进行求解；杨勇生等[5]考虑了RMG（Rail Mounted Gantry，轨道式龙门吊）和AGV的任务分配约束，并以最小化卸船作业完工时间为目标建立了RMG和AGV的协同调度模型；……