李长安，赵德隆，王国勇，吴忠强，张立杰

(1. 燕山大学 先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室，河北 秦皇岛 066004; 2 .燕山大学 电气工程学院， 河北 秦皇岛 066004； 3.燕山大学 河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室，河北 秦皇岛 066004； 4. 神华天津煤炭码头有限责任公司，天津300457)

0 引 言

以往的港口作业调度多为人为决定，调度模式缺乏科学性，调度效率低，应变能力不足，经常造成火车长期滞留和煤炭积压等问题，削弱了港口的市场竞争力，是亟待解决的关键问题。

港口调度问题具有复杂、随机、多约束和多目标等特点，许多经典优化算法已被成功的应用到港口调度问题中。B. SKINNER等[1]以遗传算法为基础，结合使用了路径规划的方法将港口集成调度作业分组进行优化；张新宇等[2]建立双向通航港口调度优化模型，用多目标遗传算法寻找最优解；曾建智等[3]在对分段堆场调度的研究中，应用双层遗传算法优化分段出场时间和停放位置，并使用启发式规则搜索分段调度路径；陈文[4]构建了泊位岸桥联合调度模型，使用萤火虫算法求解调度方案；王诺等[5]将改进模拟植物生长算法应用于优化港口调度问题；陈红梅等[6]建立M/M/S排队模型研究卸车调度，并用实际港口实验验证了模型的有效性；刘文远等[7]构建了关联堆场作业动态卸车联合调度优化模型，使用禁忌搜索算法实现最优卸车调度；邰世文等[8]以卸车效率最大和列车在港时间最短为目标，设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解此多约束多目标优化模型。……