李长安，谢宗奎，吴忠强，张立杰

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

港口在全球经济贸易中发挥着重大作用，是海上运输的枢纽. 当一个港口在进行船舶货物的装卸与运输时，泊位直接面向船舶作业，其数量是有限的，因此如何合理安排泊位，提高港口装卸效率，进一步降低成本成为当前的研究热点. Etsuko等[1]指出，传统的泊位分配方法已阻碍大多数港口的发展，提出了以船舶停泊时间最少为目标函数的非线性整数规划模型，并将遗传算法(Genetic Algorithm ，GA)引入泊位调度优化中，通过大量的实验证明了GA算法的可行性. GA算法是一种较早的群集智能算法[2]，以其高效性和稳定性的优势得到广泛的应用，同时也存在过早收敛以致求解精度低的不足.

为提高算法的寻优精度和优化效率，近年来研究人员提出多种群集智能算法. 黎成[3]在2010年通过模拟蝙蝠的捕食行为特征提出了蝙蝠算法(Bat-inspired Algorithm，BA). 2011年，刘长平等[4]通过模拟萤火虫发光特性提出萤火虫算法(Firefly Algorithm，FA)；Pan等[5]通过模拟果蝇觅食行为提出果蝇算法(Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA). 2012年Gandomi等[6]受磷虾个体的群体特征启发，提出磷虾群算法(Krill Herd Algorithm，KH). 2014年 Mirjalili等[7]通过模拟灰狼捕食猎物的行为机制提出灰狼优化算法(Gray Wolf Optimizer，GWO)； Cuevas等[8]通过模拟社会蜘蛛协作行为，提出蜘蛛群算法(Social Spider Optimization，SSO-C). 2015 年Meng 等[9]通过模拟鸟群的……