1.1目的及意义

随着全球经济一体化的不断推进，世界经济总量和贸易总量不断增长，港口作为全球贸易集疏运网络中的重要节点，所承担的世界集装箱运量不断增长，港口作业效率与港口吞吐量的增速不相匹配的问题日益明显。港口一方面要面对日益增长的集装箱吞吐量带来的压力，一方面又要考虑如何降低成本提高作业效率，提高经济效益，在港口之中获得竞争优势。当前以传统的增加设备数量的方式来提高港口作业效率，不仅会随之带来较大的成本与运维费用，也已无法从根本上解决效率与吞吐量不相匹配的问题。

合理应用大数据，物联网，云计算和自动化控制，促进港口朝协同化、信息化、自动化、智能化方向发展成为解决港口效率低下的根本途径。变革与创新已成为世界各大港口的必然之举，港口业从机械时代转向人工智能时代已经成为国内外大型港口集团的共识，智能化让港口变得更加“聪明”。应用自动化作业设备以及配套的管理和控制软件系统，形成可以部分或全部替代通常由人工完成的复杂和非重复性的集装箱搬运和装卸能力，使得作业效率大大提高，需要配备的码头生产人员大量减少，自动化集装箱码头实现港口资源统筹高效利用，降低运输成本，实现完善的基础设施和运营网络，实现一体化智能化的运输服务，更加高效可靠。

据统计，2016年全球港口货物吞吐量和集装箱吞吐量排名前10名的港口中，中国港口占有7个。我国港口代表了大国枢纽的风采，展示了国家崛起的战略支点，这得益于我国当代港口完善的设备和管理技术。在新的时代背景下，我们不仅要放眼于集装箱吞吐量，更应当以高效的技术、管理、运营为着眼点，未来我国港口若要参与国际竞争，争夺并保持世界集装箱枢纽港的地位，顺应智能化港口建设热潮是我们的不二法门。当前我国在智能化集装箱码头方面也已经取得了一定的成果，如厦门远海全自动化集装箱码头、上海洋山四期全自动化集装箱码头、青岛港全自动化集装箱码头。这些码头大多采用了国外较成熟的一些先进的理念和技术，但是具有自主知识产权的硬件环境建设和软环境建设仍然稀缺，智能化集装箱码头研究还存在很大的发展空间。

洋山深水港作为我国的重要港口，也是世界著名的港口，占据着海上南北通道和长江东西运输通道交汇点这个得天独厚的位置，其港口货物吞吐量和集装箱运量在国际航运界遥遥领先。港口直接腹地是我国经济最发达的长三角地区，全国31个省市都有货物经洋山港装卸换装，港口所属的上海同时作为国际航运中心，与全球200多个国家和地区的500多个港口建立了集装箱贸易往来，拥有国际航线80多条。且近年来，由于各大国际集装箱枢纽港储备竞争港口均在不断加强自身港口的综合实力，以稳固确立自身国际航运中心的地位，上海国际航运中心与亚太地区的日本、新加坡等港口之间的竞争愈发激烈。在长江经济带策略政策和一带一路倡议的背景下，洋山港肩负着确立上海国际航运中心的重要使命。上海洋山深水港自投入运营以来，水水中转和国际中转比例高的特点日益突出，总吞吐量连年突破新高，而与之不相适应的是，洋山港实际承担的吞吐量已远超过设计吞吐能力。面对持续增长的货量，洋山港的高负荷运转无法从根本上满足未来逐年增高的吞吐量预期。着眼未来，上海洋山港四期码头这座智能化集装箱码头的研究与开发进程对响应“一带一路”倡议和进一步提升上海港的国际地位十分重要。

堆场作为区分智能化码头与传统集装箱码头的核心要素，是集装箱码头装卸生产的中枢，船舶装卸和集疏运的交接处，也是决定码头吞吐能力和堆场通过能力的基本保障。其作业方式与作业能力将影响到整个码头的物流水平，堆场各箱区的合理划分、设备的先进程度、合理的作业调度原则等对于整个码头的运转起到至关重要的作用。在码头智能化的背景下，对自动化堆场的作业系统进行研究，在不断提高堆场的作业效率的同时，也进一步提高码头整体运转速度。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

自1944年第一次智能交通系统世界大会提出智能交通系统（ITS）以来，港口作为社会交通系统一个很重要的组成系统，智能港口的研究便受到了普遍的关注。在劳动力成本昂贵的欧洲地区，自动化运转的集装箱码头首先受到了关注。Joseph K. et al (2011)以蒙巴萨港口当前面对的安全威胁为实例背景，提出了一种基于RFID的智能模型，模型利用仿真模拟货物从卸船进港、水平运输到出港整个流程，成功解决了港口货物的安全问题^[1]。K. McGinley（2014）在文章中提出了可持续需求对于未来港口发展的重要性，探讨了配备多个传感器系统并以电为驱动的智能自主小车（IAV）的优势，提出了IAV较AGV 来说是更具有可持续性、环保性和成本效益^[2]。Ulf Speer, Kathrin Fischer（2017）在实时堆场调度中利用分支定界法对四种不同的起重机系统进行了比较，每一系统对不同起重量进行了多次算法运行，得出当考虑到起重机的干扰因素时，生产力增加最高，这一现象在双轨道龙门吊系统和双导轨门式起重机系统表现尤为明显，随后针对这两个系统进行了进一步的评估，并得出了一种在有限时间限制下的最有效的算法^[3]。Taejin Park（2010）提出了基于启发式算法和实时调度的局部搜索方式，将其应对于自动化集装箱堆场的双轨道式龙门起重机的工作中，有效的避免了翻箱倒箱的问题^[4]。Mariam Kotachi（2016）开发出一个现代集装箱码头的离散事件仿真模型，用以测试各种优化算法，解决常见的岸桥调度问题、堆场资源分配等问题，以提高集装箱码头的效率^[5]。N.M.Y. Lee et al(2009)提出了了受人体T细胞细胞介导免疫反应启发的集散车辆调度算法，对此进行广泛的研究模拟以测试该算法在解决实际中典型的港口车辆调度问题时的性能，结果显示该算法相对于遗传算法，得到了更好的车辆利用率和更低的成本^[6]。

1.2.2国内研究现状