传统集装箱码头 AI 预测与运筹协同集成调度技术方案

一、项目背景与改造目标

1.1 传统集装箱码头调度现状与挑战

传统集装箱码头在数字化转型过程中面临着前所未有的挑战。根据最新调研数据，我国主要沿海港口中，拥有智能化基础设施的港口占比仅为 30% 左右，远低于发达国家 60% 以上的平均水平。传统码头普遍存在以下痛点：

作业效率低下是最突出的问题。传统码头的人工操作岸桥单机作业效率普遍在 25-30 自然箱 / 小时，而自动化岸桥可达 35-40 自然箱 / 小时，效率提升幅度超过 30%。此外，人工操作存在作业波动性大、夜间效率下降、安全风险高等问题，进一步制约了港口整体运营效能。

资源配置不合理严重影响运营成本。据统计，传统港口的泊位平均利用率仅为 50%-60%，远低于理论上的最优利用率。在一些繁忙港口，由于泊位数量有限，船舶平均等待靠泊时间长达 3-5 天，这不仅增加了船舶的运营成本，还降低了港口的整体运营效率。

数据孤岛现象严重 。港口涉及多个部门和系统，如海关、货运公司、码头操作、物流管理等，这些系统产生的数据往往分散且格式不统一，导致数据孤岛现象严重。传感器应用覆盖率低，仅 30% 的作业区域配备环境监测与设备状态传感器，无法实现精准预警(29)。

系统集成度低 是技术层面的主要障碍。现有 TOS（码头操作系统）、闸口系统等存在接口不兼容问题，数据交互依赖人工导入，准确率不足 90%(34)。不同厂商提供的自动化设备往往存在兼容性问题，需要大量的定制化开发才能实现无缝对接(20)。

1.2 智能化改造的必要性与价值

在全球贸易量持续攀升与航运业数字化转型的双重驱动下，港口作为国际物流枢纽的地位愈发凸显。据联合国贸发会议（UNCTAD）统计，全球 35% 以上的贸易价值通过集装箱运输实现，而港口作业效率直接影响全球供应链的稳定性。面对船舶大型化、作业密集化、环保严格化的行业趋势，传统港口运营模式正面临前所未有的挑战。

智能化改造带来的价值是多方面的。根据行业数据，自动化改造后的港口作业效率较传统码头提升 30% 以上，人力成本下降 40%-60%，年吞吐量增长潜力达 15%-20%，投资回收期普遍缩短至 6-8 年。具体而言：

效率提升显著。通过引入智能调度系统，港口可以实现作业流程的优化和资源的合理配置。例如，天津港通过智能化改造，智能岸桥累计单桥作业效率提升了 60%，累计刷新作业效率纪录 150 余次，6 条主力航线效率大幅提升。

成本大幅降低 。智能化改造可以显著降低运营成本。天津港集装箱智慧码头较同规模传统码头人员降低 60%，减少集装箱作业倒运环节 50%，能耗降低 17%(35)。荆港集团通过电动集卡、充电桩的应用，为港区节约能源成本 30 万元 / 年、维修成本 3 万元 / 年；场桥、岸桥、水泥装船机通过自动化 / 半自动改造和建设智能调度中心，降低人力成本 150 万元 / 年。

服务质量提升 。智能化系统可以提供更精准的服务。例如，上海港国际航行集装箱船舶进出港安全准点预报指数采用 "预测抵达港区时间 ETA + 预测港区到泊位时间 ETAB 合并法"，对船舶到港的抵泊时间进行预测，为全球航运业首创(42)。

1.3 预测 - 优化集成方法的技术优势

预测 - 优化集成方法是将人工智能预测技术与运筹学优化方法相结合的创新解决方案，在码头调度领域展现出独特的技术优势。

数据驱动的精准决策。通过 AI 预测模型，可以准确预估船舶到港时间、货物装卸量、设备作业效率等关键指标。例如，基于长短时神经网络的船舶到港时间预测方法，通过构建融合 AIS 数据、航海日志、气象信息与船舶静态属性的时序样本，并采用双向长短期记忆网络模型对船舶轨迹进行双向时序建模，显著提升了模型对船舶未来航行状态的捕捉能力，对船舶到港时长预测的精度明显提高。

多目标优化能力 。运筹学方法可以在复杂约束条件下求解最优方案。例如，泊位分配模型可以同时考虑船舶在港总时间最短、港口运营成本最低或泊位利用率最高等多个目标。岸桥调度模型可以以总费用（所有岸桥使用费用和船舶停靠费用）最小为优化目标，考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件(132)。

实时动态调整。集成系统可以根据实时数据进行动态优化。通过 "预测 - 优化 - 执行 - 反馈" 的闭环机制，系统可以持续学习和改进。例如，某港口通过引入预测模型后，其吞吐量预测的准确率提升了 15%，船舶到港时间的预测误差减少了 20%。

全局协同优化 。集成方法可以实现多资源的协同优化。例如，泊位 - 岸桥 - 集卡联合优化模型可以同时考虑三种资源的分配和调度，实现整体效率的最大化(162)。这种全局优化能力是传统单一系统无法实现的。

二、传统码头 AI 预测模型构建

2.1 船舶到港时间预测模型

船舶到港时间预测是整个码头调度系统的起点，其预测精度直接影响后续的泊位分配、设备调度等环节。针对传统码头的特点，我们提出了一种基于多源数据融合的深度学习预测模型。

数据融合架构设计。传统码头的数据来源复杂多样，包括 AIS（自动识别系统）数据、航海日志、气象数据、船舶静态信息等。我们设计了一个多源数据融合框架，首先对 AIS 数据与航海日志数据进行时空对齐，通过聚合 AIS 数据生成航速与位置统计值，在预设时间窗口内匹配航海日志记录并计算融合航速。具体而言，按小时粒度对 AIS 数据进行聚合，计算该小时内的 AIS 中位航速与平均经纬度；以航海日志整点记录为中心，设定前后滑动时间窗口，计算日志记录与 AIS 聚合点之间的空间距离，若距离小于设定阈值则判定匹配成功；对匹配成功的航海日志整点记录，以 AIS 中位航速与航海日志航速的加权平均作为融合航速。

特征工程与选择。在数据融合的基础上，我们从空间特征、气象特征、时间特征、船舶动静态特征中提取关键信息。空间特征包括船舶当前位置、目的港距离、航线曲率等；气象特征包括风速、风向、浪高、能见度等，通过以船舶当前经纬度为中心，选取周围最近的气象网格点，采用反距离加权方法计算，并利用相邻整点气象数据进行线性插值获得连续气象参数；时间特征包括航行时段、季节、节假日等；船舶特征包括船舶类型、载重吨位、船长、船宽等，对缺失的 MMSI 字段通过 IMO 编号或船名字符串进行模糊匹配补全，并统一船舶吨位单位，对船型字段进行独热编码。

为了提高模型效率，我们采用递归特征消除与交叉验证方法，从所有特征中迭代筛选出最优特征子集。具体过程是将全部初始特征组成高维数据集，以回归模型的权重为依据，逐轮剔除当前权重最小的特征；每轮剔除后，采用 k 折交叉验证评估预测误差，记录平均性能作为该轮特征组合的评价；重复迭代直至剩余特征在 k 折交叉验证中性能不再提升，最终保留经评估贡献度最高的特征。

深度学习模型架构。我们采用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）作为核心预测模型。该模型包含两层双向 LSTM 单元，第一层双向 LSTM 单元分别沿时间正向和反向读取输入特征，捕获船舶未来航段对当前状态的反向约束以及历史航迹对当前状态的正向依赖，并输出前后向隐藏状态；将第一层输出的拼接状态继续送入第二层双向 LSTM 单元，再次进行双向编码，提取更深层的时空运动模式；在两层双向 LSTM 单元之间插入随机失活层，按设定概率临时屏蔽神经元连接，提升模型泛化能力。

在双向 LSTM 层之后，我们接入了注意力层和全连接层。注意力层依据当前解码步与历史步的相似度动态分配权重，突出影响到港时间的关键航行时段；把加权后的高维表征接入全连接层映射为单步到港时长预测值。整个模型采用均方误差损失函数，通过反向传播算法迭代更新网络参数，训练过程中利用验证集误差进行早停控制。

模型性能评估 。根据实际应用数据，该模型的预测精度达到了很高的水平。在某大型港口的应用中，LSTM 神经网络预测船舶到港时间，误差控制在 5 分钟以内。Windward 公司的 AI ETA 预测系统，基于 12 年以上的专业经验和深度学习算法，在实际到达时间前 10 天提供的 ETA 预测中，约 87% 是准确的(66)。

2.2 货物装卸量预测模型

货物装卸量预测是制定设备调度计划的重要依据，直接影响岸桥、场桥、集卡等设备的配置和作业效率。

数据基础与特征提取。货物装卸量预测的数据源主要包括船期计划、提单数据、历史装卸记录等。我们需要从这些数据中提取关键特征，包括船舶类型、载重吨位、集装箱数量、货物种类分布、装卸港口序列等。特别地，我们引入了货物属性特征，如危险品箱比例、冷藏箱比例、超限箱数量等，这些特殊货物往往需要专用设备和特殊处理流程。

时序分解与预测模型。考虑到货物装卸量具有明显的季节性和周期性特征，我们采用了时序分解方法。首先使用优化变分模态分解（OVMD）将原始时间序列分解为若干个高度非线性的本征模函数分量，再利用 LSTM 模型对分解后的本征模态函数逐一建模和预测，最终通过重构实现对整体时间序列的准确预测。

具体而言，OVMD 方法通过对原始时间序列的分解，得到若干个高度非线性的本征模函数分量；再利用 LSTM 模型对分解后的本征模态函数逐一建模和预测，最终通过重构实现对整体时间序列的准确预测。这种方法在 RMSE、MAE、MAPE 三个评价指标上明显优于单一的 LSTM 模型。

集成学习方法 。为了提高预测的鲁棒性，我们采用了集成学习方法。基于选择性深度集成的集装箱吞吐量混合预测模型 (HMSD) 首先使用经验模态分解方法将原始集装箱吞吐量时间序列分为若干个本征模函数和余波序列；考虑到各本征模函数的高度非线性特征，分别训练长短时记忆网络、门控循环单元和卷积神经网络三种深度学习模型作为基准模型对其进行预测，再运用改进的数据分组处理技术 (GMDH) 建立选择性深度集成模型(72)。

多港口协同预测 。在实际应用中，我们还考虑了多港口之间的协同效应。基于混合注意力机制的 CNN-BiLSTM 模型的温州港集装箱吞吐量预测研究表明，与传统的 LSTM 预测模型和 CNN-LSTM 组合模型相比，该模型的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）均有所降低，模型拟合度（R²）显著提高(107)。

2.3 设备作业效率预测模型

设备作业效率预测对于优化资源配置、提高设备利用率具有重要意义。传统码头的设备类型多样，包括岸桥、场桥、集卡等，每种设备的作业效率都受到多种因素的影响。

岸桥作业效率预测 。岸桥作为集装箱码头的核心装卸设备，其作业效率直接影响整个码头的吞吐能力。我们建立了基于多传感器数据融合的岸桥作业效率预测模型。该模型的输入特征包括振动频谱、电流谐波、液压系统压力、环境温度等(105)。通过构建 LSTM 神经网络预测设备故障，准确率达到 92%(105)。

在青岛港的实际应用中，岸桥任务分配算法融合遗传算法与蚁群优化，以作业效率与能耗平衡为目标函数，考虑岸桥机械臂状态、集卡实时位置、集装箱重量分布等 12 项约束条件，应用后单箱作业时间降至 52 秒。岸桥作业效率从 32 自然箱 / 小时提升至 45 自然箱 / 小时，单台岸桥年增创产值约 1800 万元。

场桥作业效率预测。场桥负责集装箱在堆场的装卸和堆存作业，其作业效率受到堆场布局、集装箱堆存策略、天气条件等多种因素影响。我们采用了基于数字孪生技术的场桥作业效率预测方法。通过构建场桥的数字孪生模型，实时采集设备运行数据，包括起升高度、小车位置、大车位置、作业循环时间等，建立作业效率预测模型。

集卡运输效率预测 。集卡负责水平运输，其效率受到路径选择、交通拥堵、装卸等待时间等因素影响。我们建立了基于时空图卷积网络的集卡到港量预测模型。该模型融合多源异构数据，利用注意力机制提取关键特征，实现 15 分钟内路径拥堵预测，准确率达 92%(114)。与单一交通数据相比，多源数据融合使模型 MAE 下降约 34.99%，RMSE 下降约 31.10%(114)。

设备健康状态预测 。除了作业效率，设备的健康状态也是影响作业效率的重要因素。基于 LSTM 的时序预测模型可每小时更新一次设备的剩余使用寿命（RUL）预测值，并结合置信度评估提供三级维护建议（正常、预警、紧急）(102)。该模型通过结合 LSTM 与注意力机制，提升了在复杂工况下的预测鲁棒性(102)。

2.4 数据质量提升与预处理方案

传统码头的数据质量问题是影响 AI 模型性能的关键瓶颈。根据调研，我国港口中约有一半的数据存在格式不一致、缺失或错误等问题。因此，建立完善的数据质量提升与预处理方案至关重要。

数据清洗流程设计。针对传统码头数据质量参差不齐的问题，我们设计了多层次的数据清洗流程。首先是去重处理，去除重复数据，避免数据冗余；其次是填补缺失值，对于缺失的数据，可以通过均值、中位数或插值方法进行填补；第三是异常值处理，对于异常值，可以通过统计方法（如 Z-score、IQR）或机器学习方法（如聚类、分类）进行识别和处理。

具体而言，数据清洗的核心步骤包括缺失值填补、重复数据去除、异常值检测与处理等(86)。在实际操作中，我们采用了以下策略：对于数值型数据，使用均值、中位数或基于时间序列的插值方法进行填补；对于分类数据，使用众数或基于相似记录的方法进行填补；对于无法填补的缺失值，根据数据量的大小决定是否删除相应记录(85)。

数据标准化与转换。由于传统码头的数据源多样，数据格式不统一，我们建立了统一的数据标准体系。数据标准化包括字段标准化和数据转换两个方面。字段标准化统一字段名称、单位和格式，确保数据的一致性；数据转换如将日期格式统一为 ISO 标准格式，将数值单位统一为国际单位制（SI）。

特别地，我们建立了包括船舶编码规则（IMO 编号）、集装箱标识标准（ISO6346）、设备状态分类码（ISO13485）等 23 项规范的数据标准体系。同时，开发了数据质量评估模型，通过机器学习算法自动识别异常数据，设备状态误报率需控制在 0.5% 以下。

实时数据处理架构 。考虑到码头作业的实时性要求，我们设计了实时数据清洗与质量优化技术架构。实时数据清洗的第一步是确保数据在采集阶段的准确性；实时数据清洗需要对数据进行持续监控，确保数据的完整性和一致性；数据完整性检查通过检查数据是否缺失或不完整，实时数据清洗可以识别并修复数据中的空白或错误；实时数据清洗需要对数据进行一致性验证，确保不同来源的数据相互一致(87)。

数据集成与管理平台。为了解决传统码头数据孤岛问题，我们构建了统一的数据集成与管理平台。该平台采用 "边缘计算 + 云端存储" 混合架构，在码头部署边缘节点实现毫秒级数据预处理（如岸桥作业视频流分析、集卡定位数据清洗），关键数据通过 5G 切片网络实时传输至云端数据中心。

平台的核心功能包括：多源数据接入，支持来自不同系统和设备的数据接入；数据清洗与标准化，对原始数据进行清洗、转换和标准化处理；数据存储与管理，采用分布式存储架构，支持海量数据的存储和快速查询；数据质量监控，实时监控数据质量指标，及时发现和处理数据异常。

三、运筹优化模型构建

3.1 泊位分配优化模型

泊位分配是码头调度的核心环节，直接影响船舶在港时间和港口作业效率。针对传统码头的特点，我们构建了考虑多因素约束的泊位分配优化模型。

模型构建与数学表述。泊位分配问题可以表述为：给定一组船舶和一组泊位，为每艘船舶分配一个合适的泊位和靠泊时间，使得某个或多个目标函数达到最优。我们构建的模型综合考虑了船舶在港总时间最短、港口运营成本最低、泊位利用率最高等多个目标。

具体的数学模型如下：

目标函数：

min f = w1 × T_total + w2 × C_operation + w3 × (1 - U_berth)

其中，T_total 为所有船舶在港总时间，C_operation 为港口运营成本，U_berth 为泊位利用率，w1、w2、w3 为权重系数。

约束条件包括：

1. 泊位占用约束：每个泊位在同一时间只能停靠一艘船舶
2. 船舶尺寸约束：分配给船舶的泊位长度必须大于等于船舶长度
3. 时间窗口约束：船舶必须在其允许的时间窗口内靠泊和离泊
4. 安全距离约束：相邻泊位的船舶之间必须保持安全距离
5. 潮汐约束：船舶靠泊和离泊必须考虑潮汐影响

考虑潮汐与泊位偏好的模型。针对沿海港口的特点，我们特别考虑了潮汐因素和泊位偏好。基于 CSA-AFSA 算法的集装箱港口连续型泊位分配优化研究引入了船舶时空矩形不可重叠约束和潮汐时间窗约束，构建以最小化船舶等待、延迟离港、泊位偏离以及在港期间油耗费用和最小为目标的混合整数线性规划模型。

该模型的创新之处在于：

1. 引入了潮汐时间窗约束，确保船舶在合适的潮位进行靠泊和离泊
2. 考虑了泊位偏好，85% 以上的船舶在偏好泊靠点 200m 内接受装卸服务
3. 建立了船舶时空矩形不可重叠约束，确保船舶在泊位上的作业不会发生空间冲突

混合整数规划求解方法。对于小规模问题，我们采用 CPLEX 等商业求解器进行精确求解。算例求解表明，算例规模较小时，CPLEX 可以在较短时间内求出最优泊位分配方案。

对于大规模问题，我们采用启发式算法进行求解。布谷鸟鱼群混合算法可以在平均 3 分钟内求出与 CPLEX 差距为 0.39%~4.20% 的次优解。该算法的优势在于：

1. 全局搜索能力强，能够跳出局部最优解
2. 收敛速度快，适用于实时调度需求
3. 求解质量高，与最优解的差距在可接受范围内

动态泊位分配机制。考虑到船舶到港时间的不确定性，我们还设计了动态泊位分配机制。基于深度 Q 网络（DQN）的离散动态泊位分配优化模型，利用自定义状态空间、基于规则的动作和优化的奖励函数来动态分配泊位和调度船舶到达。

该模型的状态空间包括：

1. 泊位占用状态
2. 船舶等待队列
3. 船舶预计到达时间
4. 泊位可用时间

动作空间包括：

1. 为等待船舶分配泊位
2. 调整已分配船舶的泊位
3. 重新安排船舶靠泊顺序

奖励函数设计为：

1. 船舶等待时间的负值
2. 泊位利用率的正值
3. 船舶偏离偏好泊位距离的负值

3.2 岸桥调度优化模型

岸桥调度是连接船舶装卸和水平运输的关键环节，其调度效率直接影响整个码头的作业效率。

多船岸桥统一调度模型 。传统的岸桥调度方法仅适用于单船舶情况，无法满足现代港口多船并行作业的需求。我们建立了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型，以总费用（所有岸桥使用费用和船舶停靠费用）最小为优化目标，考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件(132)。

该模型的决策变量定义为：

x_{ijk} = 1，表示岸桥 j 为船舶 i 的贝位 k 服务；否则为 0

其中，i 为船舶编号（i = 1,2,...,m），j 为岸桥编号（j = 1,2,...,n），k 为贝位编号（k = 1,2,...,l_i），l_i 为船舶 i 的贝位数(138)。

目标函数为：

min f = Σ_{i,j,k} (C_qc × t_{ijk} + C_vessel × T_i)

其中，C_qc 为岸桥使用成本，t_{ijk} 为岸桥 j 为船舶 i 的贝位 k 服务的时间，C_vessel 为船舶等待成本，T_i 为船舶 i 在港时间。

约束条件包括：

1. 每个贝位只能由一台岸桥服务
2. 岸桥不能同时服务多个贝位
3. 岸桥之间必须保持安全距离，不能穿越
4. 岸桥的作业时间必须满足船舶装卸要求

关键任务识别与调度算法 。为了提高求解效率，我们采用了任务网络图方法，搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径，设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型(132)。

该算法的核心思想是：

1. 首先构建任务网络图，识别关键任务和限制任务路径
2. 基于关键任务进行邻域搜索，提高搜索效率
3. 采用双层模拟退火策略，外层控制温度下降，内层进行局部搜索

与分支定界法和遗传算法相比，该算法节省时间 6.32%～18.36%，近似最优解的质量更高，而且最优解目标值之间的差距仅为 0.38%～2.20%；考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加 3.41%～11.21%(132)。

双循环操作策略优化 。针对当前集装箱码头采用的双循环集卡操作策略，我们对码头岸边集装箱起重机（岸桥）和集装箱卡车（集卡）多船作业的联合优化问题进行了研究。使用运筹学线性规划方法，建立岸桥和集卡联合优化混合整数规划模型(134)。

双循环操作策略的优势在于：

1. 减少集卡空载率，提高运输效率
2. 缩短装卸作业时间，相对单循环操作策略平均能减少 20% 的装卸作业时间(134)
3. 提高岸桥利用率，通过优化集卡调度减少岸桥等待时间

3.3 集卡路径优化模型

集卡作为水平运输的主要工具，其路径优化对于提高整体作业效率具有重要意义。

图论模型构建。我们将码头道路网络建模为有向加权图 G=(V,E)，其中 V 为节点集合，代表道路交叉口、泊位、堆场等关键位置；E 为边集合，代表连接各个节点的道路段，每条边都有相应的权重，代表行驶时间、距离或成本。

基于这个图模型，我们采用改进的 Dijkstra 算法求解最优路径。Dijkstra 算法是一种用于解决单源最短路径问题的算法，它可以在图中找到从一个给定的源节点到所有其他节点的最短路径(153)。在实际应用中，我们对传统 Dijkstra 算法进行了改进：

1. 考虑了实时交通状况，动态调整边的权重
2. 加入了时间窗约束，确保集卡能够按时到达目的地
3. 考虑了道路容量限制，避免路径拥堵

分层路径规划架构。为了提高路径规划的效率和实用性，我们设计了分层路径规划架构：

上层：全局路径规划，基于静态路网信息，为每辆集卡规划从起点到终点的全局最优路径。这一层主要考虑道路连接关系、距离、限速等静态因素。

下层：局部路径调整，根据实时交通状况和突发情况，动态调整局部路径。这一层主要考虑交通拥堵、临时交通管制、其他集卡的行驶轨迹等动态因素。

具体而言，上层算法即 CGA 用以优化 AGV 的调度，下层算法即基于时间窗的 Dijkstra 算法用以无冲突的路径规划，有效地减少了自动化码头水平运输的最大完工时间，降低了冲突的可能性(156)。

智能优化算法应用。除了传统的图论算法，我们还应用了多种智能优化算法：

蚁群算法 ：每只蚂蚁根据节点的权重和边的信息素选择下一个节点，并在路径上释放信息素(158)。蚁群算法的优势在于能够自适应地寻找最优路径，并具有较强的鲁棒性。

遗传算法 ：通过对染色体编码、选择、交叉和变异等操作，有效地降低了集卡的行驶总里程(167)。我们还设计了自适应遗传蜂群算法（AGABC），这种算法能够根据环境变化动态调整策略，以适应不断变化的实际运输需求(164)。

混合算法 ：为了充分发挥不同算法的优势，我们还设计了多种混合算法。例如，GA-WSO 算法融合遗传算法与白鲨算法，在初始化阶段采用启发式搜索机制生成高质量初始种群，迭代过程中引入动态自适应惯性权重，以平衡全局与局部搜索能力(168)。

3.4 多资源协同优化模型

现代码头运营涉及泊位、岸桥、集卡、堆场等多种资源的协同调度，单一资源的优化已经无法满足高效运营的需求。因此，我们构建了多资源协同优化模型。

泊位 - 岸桥 - 集卡联合优化模型 。我们建立了集成泊位分配、岸桥分配和集卡分配的联合优化模型。该模型以船舶在港停留时间和集卡作业时间总和最小为研究目标，建立了混合整数规划模型(137)。

模型的主要特点包括：

1. 考虑了三种资源之间的相互影响和约束关系
2. 能够实现资源的全局优化配置
3. 采用基于多种群遗传算法的二阶段算法求解(137)

具体而言，第一阶段优化泊位分配和岸桥分配，第二阶段基于前一阶段的结果优化集卡路径和调度。这种分层求解的方法既保证了求解效率，又能够获得较好的优化效果。

能源高效集成优化模型 。考虑到环保要求和运营成本，我们还构建了能源高效的多资源集成优化模型。该模型将泊位分配、岸桥调度和集卡调度整合在一起，同时考虑了能源消耗因素(162)。

模型的创新点在于：

1. 将碳排放纳入目标函数，实现绿色低碳运营
2. 考虑了不同设备的能耗特性，优化能源使用效率
3. 通过多目标优化平衡效率和环保目标

动态协同机制设计。为了应对实际运营中的不确定性和动态变化，我们设计了动态协同机制：

实时监测与反馈：通过物联网技术实时监测各资源的状态和作业进度，及时发现异常情况并进行调整。

预测性维护：基于设备状态监测数据，预测设备故障和维护需求，提前安排维护计划，避免突发故障影响作业。

自适应调整：根据实时数据和预测结果，动态调整资源分配和调度策略，确保系统始终处于最优运行状态。

四、预测与优化集成架构设计

4.1 集成系统总体架构

预测与优化集成系统采用分层架构设计，确保系统的可扩展性、可维护性和高效性。整个架构分为数据层、模型层、集成层和应用层四个层次。

数据层架构。数据层负责多源异构数据的采集、清洗、存储和管理。考虑到传统码头的数据现状，我们设计了 "边缘计算 + 云端存储" 混合架构。在码头部署边缘节点实现毫秒级数据预处理（如岸桥作业视频流分析、集卡定位数据清洗），关键数据通过 5G 切片网络实时传输至云端数据中心。

数据层的核心组件包括：

1. 数据采集网关：负责从各种设备和系统采集数据，支持多种通信协议
2. 边缘计算节点：进行数据预处理、特征提取和初步分析
3. 数据传输网络：采用 5G 技术，确保数据传输的低延迟和高可靠性
4. 云端数据中心：存储和管理海量历史数据，支持实时查询和分析

模型层架构。模型层集成了各种 AI 预测模型和运筹优化模型，是系统的 "智能大脑"。

AI 预测模型包括：

1. 船舶到港时间预测模型：基于双向 LSTM 和注意力机制
2. 货物装卸量预测模型：基于时序分解和集成学习
3. 设备作业效率预测模型：基于多传感器数据融合和 LSTM
4. 堆场容量预测模型：基于时空特征和机器学习

运筹优化模型包括：

1. 泊位分配优化模型：基于混合整数规划和启发式算法
2. 岸桥调度优化模型：基于关键路径和模拟退火算法
3. 集卡路径优化模型：基于图论和智能优化算法
4. 多资源协同优化模型：基于分层求解和遗传算法

集成层架构。集成层是连接预测模型和优化模型的关键，负责数据交换、模型协调和结果整合。

集成层的主要功能包括：

1. 数据适配：将预测模型的输出转换为优化模型所需的输入格式
2. 模型协调：根据业务流程和时间序列，协调各个模型的执行顺序
3. 结果整合：将各个优化模型的结果进行整合，形成统一的调度方案
4. 反馈机制：将实际执行结果反馈给预测模型，实现模型的持续优化

应用层架构。应用层提供用户界面和外部接口，支持调度人员的操作和与其他系统的集成。

应用层包括：

1. 调度控制台：提供可视化的调度界面，支持手动调整和干预
2. 移动端应用：支持现场人员通过移动设备查看和执行调度指令
3. 外部系统接口：与 TOS、WMS、ERP 等现有系统集成
4. 报表分析工具：生成各种统计报表和分析图表

4.2 数据交换与接口设计

数据交换与接口设计是实现预测与优化集成的关键技术环节，需要确保不同系统和模型之间的数据准确、及时、可靠传输。

数据标准与协议。为了解决传统码头系统异构性问题，我们建立了统一的数据标准体系。该体系包括：

1. 数据格式标准：采用 JSON 作为数据交换的标准格式，确保不同系统之间的兼容性
2. 数据编码规范：包括船舶编码规则（IMO 编号）、集装箱标识标准（ISO6346）、设备状态分类码（ISO13485）等 23 项规范
3. 通信协议：采用 RESTful API 作为主要通信协议，支持 HTTP/HTTPS 传输
4. 实时数据协议：对于实时性要求高的数据，采用 MQTT 协议进行传输

接口设计原则。接口设计遵循以下原则：

松耦合设计：预测模型和优化模型之间通过标准接口进行通信，避免直接依赖，提高系统的可维护性和可扩展性。

异步处理：对于耗时的模型计算，采用异步处理方式，避免阻塞系统响应。调度流程如下：

1. 接收请求并进行合法性检查
2. 将请求放入消息队列
3. 立即返回接受响应给调用方
4. 后台线程从队列中取出请求并执行模型计算
5. 计算完成后将结果存储并通知调用方

数据验证机制：

1. 请求参数验证：对输入参数进行格式检查和范围验证
2. 数据完整性检查：确保必要的输入数据齐全
3. 数据一致性验证：验证相关数据之间的逻辑关系

接口安全设计：

1. 身份认证：采用 OAuth 2.0 协议进行身份认证
2. 权限控制：基于角色的访问控制（RBAC），不同角色拥有不同的操作权限
3. 数据加密：对敏感数据进行加密传输和存储
4. 审计日志：记录所有接口调用日志，便于安全审计和问题排查

实时数据交换机制。考虑到码头作业的实时性要求，我们设计了高效的实时数据交换机制：

数据订阅机制：

1. 支持基于主题的发布订阅模式
2. 调度系统可以订阅感兴趣的数据主题
3. 数据变化时自动推送更新

流式数据处理：

1. 对于连续产生的传感器数据，采用流式处理方式
2. 使用 Apache Flink 等流处理框架进行实时分析
3. 支持毫秒级的实时响应

缓存机制：

1. 对频繁访问的静态数据进行缓存
2. 使用 Redis 等内存数据库作为缓存层
3. 设置合理的缓存过期策略，确保数据的新鲜度

4.3 预测 - 优化协同机制

预测 - 优化协同机制是整个系统的核心，决定了系统能否实现真正的智能化调度。我们设计了 "预测 - 优化 - 执行 - 反馈" 的闭环协同机制。

预测驱动的优化机制。预测模型为优化模型提供关键的输入信息，包括：

1. 船舶到港时间预测：为泊位分配和岸桥调度提供时间窗口
2. 货物装卸量预测：为岸桥数量配置和作业时间估算提供依据
3. 设备作业效率预测：为设备调度和资源配置提供效率参数
4. 堆场容量预测：为堆场分配和集卡路径规划提供约束条件

优化模型基于这些预测信息，生成详细的调度方案。例如，泊位分配模型基于船舶到港时间预测，考虑潮汐约束，为每艘船舶分配最优的泊位和靠泊时间窗口。

优化反馈的预测改进。优化模型的输出结果和实际执行情况反过来用于改进预测模型：

1. 实际靠泊时间与预测时间的偏差用于改进船舶到港时间预测模型
2. 实际装卸效率与预测效率的差异用于更新设备作业效率预测模型
3. 调度过程中发现的新规律用于优化预测模型的特征选择和参数设置

这种反馈机制形成了一个自学习系统，随着时间的推移，预测精度和优化效果都会不断提升。

动态调整机制。考虑到实际运营中的不确定性，系统需要具备动态调整能力：

事件驱动的调整：

1. 设备故障事件：触发设备调度的重新优化
2. 船舶延误事件：重新评估泊位分配和后续作业计划
3. 天气变化事件：调整作业优先级和设备配置

周期性重优化：

1. 每小时对未来 4 小时的作业计划进行滚动优化
2. 每天晚上对次日的作业计划进行全面优化
3. 根据业务量的变化动态调整重优化的频率

多时间尺度协同。系统支持多时间尺度的协同优化：

战略层（日级）：

1. 基于长期预测制定日度作业计划
2. 优化泊位分配、设备配置、人员安排等
3. 为中层和底层提供指导和约束

战术层（小时级）：

1. 基于中期预测和当前执行情况进行小时级调度
2. 动态调整设备分配和作业顺序
3. 处理突发情况和临时任务

执行层（分钟级）：

1. 基于实时数据进行实时调度和路径优化
2. 处理设备故障、交通拥堵等即时问题
3. 确保作业的连续性和高效性

4.4 系统集成实施策略

考虑到传统码头的实际情况，系统集成实施采用渐进式、模块化的策略，确保在不影响正常运营的前提下逐步实现智能化升级。

分阶段实施计划。整个实施过程分为三个阶段：

第一阶段：试点阶段（1-6 个月）

1. 选择 1-2 个泊位进行试点改造
2. 部署基础的数据采集和处理系统
3. 实现船舶到港时间预测和泊位分配优化
4. 验证系统功能和性能，收集用户反馈

第二阶段：扩展阶段（7-18 个月）

1. 将系统扩展到更多泊位和作业区域
2. 增加岸桥调度优化功能
3. 实现集卡路径优化和多资源协同
4. 完善系统功能，提高自动化程度

第三阶段：全面推广阶段（19-36 个月）

1. 实现全码头的智能化覆盖
2. 完成与现有系统的全面集成
3. 建立完善的运维体系
4. 持续优化和改进系统性能

模块化集成策略。系统采用模块化设计，每个模块都可以独立开发、测试和部署：

独立开发：

1. 预测模型模块：包括各种 AI 预测模型
2. 优化算法模块：包括各种运筹优化算法
3. 数据处理模块：包括数据采集、清洗、存储等功能
4. 界面展示模块：包括 Web 界面和移动应用

逐步集成：

1. 先集成核心功能模块，确保基本的调度功能
2. 再集成辅助功能模块，完善系统功能
3. 最后集成高级分析功能，提供决策支持

兼容性保障措施。为了确保与现有系统的兼容性，我们采取以下措施：

系统接口适配：

1. 开发适配器，将新系统的数据格式转换为现有系统可识别的格式
2. 提供 API 网关，统一管理对外接口
3. 支持多种通信协议，包括 TCP/IP、HTTP、MQTT 等

数据迁移策略：

1. 制定详细的数据迁移计划，确保历史数据的完整性
2. 采用增量迁移方式，减少对业务的影响
3. 建立数据验证机制，确保迁移数据的准确性

并行运行机制：

1. 新系统与老系统并行运行一段时间
2. 逐步增加新系统的使用比例
3. 确保在完全切换前系统的稳定性和可靠性

五、系统实施路径与效益评估

5.1 实施路径规划

系统实施采用 "试点 - 验证 - 推广" 的渐进式策略，确保项目风险可控、效益可见。

第一阶段：试点实施（1-6 个月）

试点选择标准：

1. 选择 1-2 个具有代表性的泊位，涵盖不同类型的船舶作业
2. 优先选择作业量适中、设备相对集中的区域
3. 确保试点区域的基础设施能够支撑新系统的部署

主要任务：

1. 基础设施升级 （第 1-2 个月）
   1. 部署 5G 基站，确保试点区域的网络覆盖
   2. 安装边缘计算设备，实现数据的实时处理
   3. 升级相关的网络设备和服务器
2. 数据采集系统部署 （第 2-3 个月）
   1. 安装各类传感器，包括 GPS 定位、RFID 识别、视频监控等
   2. 部署数据采集网关，实现多源数据的统一采集
   3. 建立数据传输通道，确保数据的可靠传输
3. 核心系统开发与部署 （第 3-5 个月）
   1. 开发和部署船舶到港时间预测系统
   2. 开发和部署泊位分配优化系统
   3. 开发和部署基础的数据展示和管理界面
4. 系统测试与优化 （第 5-6 个月）
   1. 进行功能测试，确保系统功能符合设计要求
   2. 进行性能测试，验证系统的响应时间和处理能力
   3. 根据测试结果进行系统优化和调整

第二阶段：功能扩展（7-18 个月）

基于试点阶段的成功经验，逐步扩展系统功能和覆盖范围：

功能扩展计划：

1. 第 7-9 个月：增加岸桥调度优化功能，实现泊位 - 岸桥协同调度
2. 第 10-12 个月：增加集卡路径优化功能，实现全流程的智能调度
3. 第 13-15 个月：增加设备状态监测和预测性维护功能
4. 第 16-18 个月：完成与现有 TOS、WMS 等系统的集成

区域扩展策略：

1. 按照泊位顺序，逐个区域进行系统部署
2. 在扩展过程中不断优化系统配置和参数
3. 建立区域间的协同机制，实现全局优化

第三阶段：全面推广（19-36 个月）

全面推广阶段的目标是实现整个码头的智能化升级：

系统集成与优化：

1. 完成所有作业区域的系统部署
2. 建立统一的监控中心，实现全局可视化管理
3. 完善系统的容错机制和应急预案

运维体系建设：

1. 建立专业的运维团队，负责系统的日常维护和管理
2. 制定详细的运维流程和标准操作程序
3. 建立系统性能评估和持续优化机制

培训与知识转移：

1. 对操作人员进行系统培训，确保能够熟练使用新系统
2. 对技术人员进行技术培训，掌握系统的维护和升级技能
3. 建立知识库，积累项目实施和运维经验

5.2 投资成本分析

传统码头智能化改造的投资成本分析需要考虑多个方面，包括硬件设备、软件系统、集成服务、培训费用等。

硬件设备投资。硬件设备是智能化改造的基础，主要包括：

|------------|---------|--------|-----------|--------------------|
| 设备类型 | 数量 | 单价（万元） | 总价（万元） | 备注 |
| 5G 基站及配套设备 | 15-20 | 80-120 | 1500-2000 | 覆盖全港区 |
| 边缘计算设备 | 10-15 | 20-30 | 200-450 | 部署在关键位置 |
| 传感器网络 | 500-800 | 0.5-2 | 300-1200 | 包括 GPS、RFID、振动传感器等 |
| 服务器及存储设备 | 5-8 | 50-100 | 300-800 | 云端数据中心 |
| 网络设备 | 20-30 | 5-15 | 150-450 | 交换机、路由器等 |
| 车载设备（集卡） | 50-100 | 3-8 | 200-800 | 包括 GPS、通信模块等 |
| 合计 | - | - | 2650-6200 | - |

根据行业数据，单个大型集装箱码头的智能化升级成本通常在 5 亿至 15 亿元人民币之间(26)。但通过采用创新的技术方案，可以显著降低成本。例如，日照港的顺岸开放式全自动化集装箱码头综合改造成本约为传统方案的 1/10，综合成本降低 70%。

软件系统投资。软件系统是智能化改造的核心，包括：

1. AI 预测模型开发：200-500 万元
2. 运筹优化算法开发：300-800 万元
3. 系统集成与接口开发：500-1000 万元
4. 数据平台建设：300-600 万元
5. 应用软件（含移动端）：200-400 万元
6. 软件许可费用：100-300 万元（如使用商业软件）
7. 合计：1600-3600 万元

集成服务费用。系统集成是确保各子系统协调运行的关键：

1. 系统设计与规划：200-300 万元
2. 设备安装调试：300-500 万元
3. 系统集成测试：200-400 万元
4. 现场技术支持：100-200 万元 / 年
5. 合计：800-1400 万元（首年）

培训与维护费用。人员培训和系统维护是确保项目成功的重要保障：

1. 操作人员培训：100-200 万元
2. 技术人员培训：50-100 万元
3. 年度维护费用：500-1000 万元（约为总投资的 5-8%）

总体投资估算。根据上述分析，一个中等规模传统集装箱码头（年吞吐量 300-500 万 TEU）的智能化改造总投资估算如下：

|------------|----------------|----------|
| 投资类别 | 金额范围（万元） | 占比 |
| 硬件设备 | 2650-6200 | 40-50% |
| 软件系统 | 1600-3600 | 25-30% |
| 集成服务 | 800-1400 | 10-15% |
| 培训费用 | 150-300 | 2-3% |
| 其他费用（含预备费） | 800-1500 | 10-15% |
| 总计 | 6000-13000 | 100% |

5.3 效益评估与风险管控

效益评估需要从经济效益、社会效益和技术效益三个维度进行全面分析。

经济效益评估。智能化改造带来的经济效益主要体现在以下几个方面：

1. 作业效率提升
   1. 船舶在港时间缩短：从平均 4.2 小时降至 2.5 小时
   2. 岸桥作业效率提升：从 32 自然箱 / 小时提升至 45 自然箱 / 小时，提升幅度达 40.6%
   3. 集卡空驶率降低：从 35% 降至 18%，降低幅度达 48.6%
2. 直接成本节约
   1. 人力成本：天津港集装箱智慧码头较同规模传统码头人员降低 60%(35)
   2. 能源成本：荆港集团通过电动集卡、充电桩的应用，节约能源成本 30 万元 / 年、维修成本 3 万元 / 年
   3. 设备维护成本：通过预测性维护，设备故障率下降 40%，维护成本降低 28%-32%
3. 间接经济效益
   1. 单台岸桥年增创产值约 1800 万元
   2. 集卡年节省燃油成本 1.2 亿元（基于大规模应用）
   3. 港口年吞吐能力提升 20%，在吞吐量不变情况下可推迟 3-5 年扩容投资，按单次扩容成本 50 亿元计算，相当于节省资金 150-250 亿元

投资回收期分析 。根据行业数据，智能化改造的投资回收期普遍缩短至 4-6 年(26)。以一个中等规模码头为例：

1. 初始投资：1 亿元（取中值）
2. 年节约成本：3000-5000 万元（包括人力、能源、维护等）
3. 年新增收益：5000-8000 万元（包括效率提升、产能增加等）
4. 净年收益：8000-13000 万元
5. 投资回收期：10000÷10000=1 年（按净年收益 1 亿元计算）

实际上，考虑到分阶段实施和效益逐步显现，实际投资回收期约为 2-3 年。

社会效益评估。智能化改造不仅带来经济效益，还产生显著的社会效益：

1. 环境效益
   1. 能耗降低：天津港能耗降低 17%(35)
   2. 碳排放减少：预计单箱碳排可减少 25% 以上
   3. 噪音污染降低：自动化设备运行噪音低于人工操作
2. 安全效益
   1. 减少人为操作失误，降低安全事故发生率
   2. 提高作业标准化程度，增强安全可控性
   3. 改善工人工作环境，减少职业病风险
3. 服务质量提升
   1. 提高船舶准点率，增强船期可靠性
   2. 缩短货物在港时间，提高客户满意度
   3. 提供实时信息查询，增强服务透明度

风险管控措施。为确保项目成功实施，需要建立完善的风险管控体系：

1. 技术风险管控
   1. 选择成熟可靠的技术方案，避免使用过于激进的新技术
   2. 建立技术备份系统，确保关键功能的连续性
   3. 定期进行技术评估和升级，保持技术先进性
2. 实施风险管控
   1. 采用分阶段实施策略，降低一次性投入风险
   2. 建立项目监控机制，及时发现和解决问题
   3. 制定应急预案，确保在突发情况下能够快速恢复
3. 运营风险管控
   1. 加强人员培训，提高员工对新系统的接受度和操作技能
   2. 建立激励机制，鼓励员工积极参与智能化改造
   3. 逐步过渡，避免对现有业务造成冲击
4. 数据安全风险管控
   1. 建立完善的数据安全管理体系
   2. 采用先进的加密技术，确保数据传输和存储安全
   3. 建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失

六、结论与建议

传统集装箱码头智能化改造是提升港口竞争力、实现可持续发展的必然选择。通过构建 "预测 - 优化集成" 的智能调度系统，可以显著提升码头运营效率、降低成本、改善服务质量。

主要结论：

1. 技术可行性：基于现有的 AI 预测技术和运筹优化方法，完全可以构建适合传统码头的智能调度系统。特别是双向 LSTM、Transformer、集成学习等 AI 技术在船舶到港时间预测、货物装卸量预测等方面已经达到很高的精度。
2. 经济合理性：虽然初期投资较大，但通过效率提升、成本降低等带来的综合收益显著，投资回收期短（2-3 年），具有良好的经济可行性。
3. 实施可操作性：采用渐进式实施策略，通过 "试点 - 验证 - 推广" 的路径，可以在不影响正常运营的前提下实现智能化升级。
4. 综合效益显著：智能化改造不仅带来直接的经济效益，还能产生良好的社会效益和环境效益，是实现港口高质量发展的重要途径。

实施建议：

1. 制定总体规划：建议制定 3-5 年的智能化改造总体规划，明确改造目标、实施路径和资源配置。规划应充分考虑码头的实际情况，避免盲目追求技术先进性。
2. 选择合适的技术路线：建议采用 "成熟技术为主、先进技术为辅" 的技术路线，优先选择经过验证的成熟技术，对新技术进行充分测试后再逐步应用。
3. 加强人才培养：智能化改造需要既懂港口业务又掌握信息技术的复合型人才。建议制定系统的人才培养计划，通过内部培训、外部引进等方式建设专业团队。
4. 注重数据治理：数据是智能系统的基础，建议建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
5. 强化风险管理：智能化改造涉及技术、实施、运营等多方面风险，建议建立全面的风险管理体系，制定详细的风险应对措施。
6. 加强合作创新：建议与高校、科研院所、技术公司等建立合作关系，共同推进技术创新和应用。可以考虑建立创新联盟，实现资源共享、优势互补。
7. 持续优化改进：智能化系统需要在使用中不断优化和改进。建议建立持续改进机制，定期评估系统性能，根据业务需求和技术发展进行升级优化。

通过实施 "预测 - 优化集成" 的智能调度系统，传统集装箱码头可以实现从 "经验驱动" 向 "数据驱动"、从 "分散管理" 向 "协同优化" 的转变，最终建成高效、智能、绿色、安全的现代化港口。这不仅是提升港口竞争力的需要，也是服务国家 "交通强国" 战略、促进经济社会发展的重要举措。

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人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/453475933.html](https://m.renrendoc.com/paper/453475933.html " https://m.renrendoc.com/paper/453475933.html") \[63\] 论文阅读:A model for vessel trajectory prediction based on long short-term memory neural network_《a hybrid deep learning model for vessel trajector-CSDN博客[https://blog.csdn.net/m0_65972338/article/details/149714657](https://blog.csdn.net/m0_65972338/article/details/149714657 " https://blog.csdn.net/m0_65972338/article/details/149714657") \[64\] 基于LSTM预训练-Transformer修正的船舶运动极短期预报-维普中文科技期刊数据库[http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7200834373](http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7200834373 " http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7200834373") \[65\] 基于Transformer和Bi-LSTM模型的船舶轨迹预测-维普中文科技期刊数据库[http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7112966222](http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7112966222 " http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7112966222") \[66\] Maritime AI™ Predicted ETAs for Vessels[https://windward.ai/solutions/vessel-eta/](https://windward.ai/solutions/vessel-eta/ " https://windward.ai/solutions/vessel-eta/") \[67\] Estimated Time of Arrival Calculator for Ships[https://sinay.ai/en/eta-module/](https://sinay.ai/en/eta-module/ " https://sinay.ai/en/eta-module/") \[68\] A DATA MINING APPROACH TO FORECAST LATE ARRIVALS IN A TRANSHIPMENT CONTAINER TERMINAL(pdf)[http://gooa.las.ac.cn/apipaperc/api/paper/pdfdown?wid=JA201904024771830ZK\&roid=RO201904024771830ZK](http://gooa.las.ac.cn/apipaperc/api/paper/pdfdown?wid=JA201904024771830ZK&roid=RO201904024771830ZK " http://gooa.las.ac.cn/apipaperc/api/paper/pdfdown?wid=JA201904024771830ZK&roid=RO201904024771830ZK") \[69\] Dynamic Predictive ETA[https://www.blumeglobal.com/dynamic-predictive-eta/](https://www.blumeglobal.com/dynamic-predictive-eta/ " https://www.blumeglobal.com/dynamic-predictive-eta/") \[70\] 基于混合注意力机制的CNN-BiLSTM模型的温州港集装箱吞吐量预测[http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract7560.shtml](http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract7560.shtml " http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract7560.shtml") \[71\] 基于IVMD-MOGTO的沿海港口吞吐量预测方法研究-维普期刊 中文期刊服务平台[http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110279996](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110279996 " http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110279996") \[72\] 基于选择性深度集成的集装箱吞吐量混合预测模型研究-维普期刊 中文期刊服务平台[http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7107349512](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7107349512 " http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7107349512") \[73\] 基于混合模型的装卸需求预测及应用研究-洞察阐释.docx - 人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/438142293.html](https://m.renrendoc.com/paper/438142293.html " https://m.renrendoc.com/paper/438142293.html") \[74\] 基于OVMD-LSTM模型的集装箱吞吐量预测研究，首发论文 - 中国科技论文在线[https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202504-160](https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202504-160 " https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202504-160") \[75\] 港口吞吐量预测模型-第1篇-深度研究.docx - 人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/387004191.html](https://m.renrendoc.com/paper/387004191.html " https://m.renrendoc.com/paper/387004191.html") \[76\] 港口集装箱吞吐量预测-洞察分析.pptx - 金锄头文库[https://m.jinchutou.com/shtml/view-596042330.html](https://m.jinchutou.com/shtml/view-596042330.html " https://m.jinchutou.com/shtml/view-596042330.html") \[77\] 数字孪生技术在智慧港口集装箱调度中的创新应用_陈致远 数字孪生技术在智慧港口集装箱调度中的创新应用-CSDN博客[https://blog.csdn.net/beige888/article/details/148184510](https://blog.csdn.net/beige888/article/details/148184510 " https://blog.csdn.net/beige888/article/details/148184510") \[78\] 该机制可有效适配码头复杂的运行环境，兼顾设备个体差异与工况波动性，为岸桥、场桥等关键设备的全生命周期管理提供量化支撑。 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/answer/77mmcpdfbp](https://wenku.csdn.net/answer/77mmcpdfbp " https://wenku.csdn.net/answer/77mmcpdfbp") \[79\] 智能港口调度分析方案.docx - 人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/477293342.html](https://m.renrendoc.com/paper/477293342.html " https://m.renrendoc.com/paper/477293342.html") \[80\] 港口岸桥调度优化:模型构建与算法应用.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0915/6230153234011230.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0915/6230153234011230.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0915/6230153234011230.shtm") \[81\] "人工智能+"应用场景挑战赛园区仓储赛道全国总决赛 中远海运港口AI决策平台获一等奖[https://www.coscoshipping.com/col/col6864/art/2025/art_5d7b88a4f12048e6a79bd7cce56f4789.html](https://www.coscoshipping.com/col/col6864/art/2025/art_5d7b88a4f12048e6a79bd7cce56f4789.html " https://www.coscoshipping.com/col/col6864/art/2025/art_5d7b88a4f12048e6a79bd7cce56f4789.html") \[82\] AI智慧港口系统，功能模块及痛点解决-悟道方案[https://m.518doc.com/i-4841.html](https://m.518doc.com/i-4841.html " https://m.518doc.com/i-4841.html") \[83\] AI大模型赋能的智慧港口升级解决方案.pptx - 人人文库[https://www.renrendoc.com/paper/430246775.html](https://www.renrendoc.com/paper/430246775.html " https://www.renrendoc.com/paper/430246775.html") \[84\] 基于大数据的港口数据治理技术与实现方法 - 袋鼠社区-袋鼠云丨数栈丨数据中台丨数据治理丨湖仓一体丨数据开发丨基础软件[https://www.dtstack.com/bbs/m/article/67618](https://www.dtstack.com/bbs/m/article/67618 " https://www.dtstack.com/bbs/m/article/67618") \[85\] 全球港口数据的高级分析:从基础统计到预测模型:数据分析的进阶之路_时间序列预测模型构建 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/column/403p12b0kb](https://wenku.csdn.net/column/403p12b0kb " https://wenku.csdn.net/column/403p12b0kb") \[86\] 自然语言处理技术驱动的港口异常语义检测-洞察阐释.docx - 人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/438519033.html](https://m.renrendoc.com/paper/438519033.html " https://m.renrendoc.com/paper/438519033.html") \[87\] 港口数据治理中的实时数据清洗与质量优化技术 - 袋鼠社区-袋鼠云丨数栈丨数据中台丨数据治理丨湖仓一体丨数据开发丨基础软件[https://www.dtstack.com/bbs/m/article/103129](https://www.dtstack.com/bbs/m/article/103129 " https://www.dtstack.com/bbs/m/article/103129") \[88\] 码头卸货数据分析怎么写的 \| 帆软数字化转型知识库[https://www.fanruan.com/blog/article/1553852/](https://www.fanruan.com/blog/article/1553852/ " https://www.fanruan.com/blog/article/1553852/") \[89\] 港口大数据分析-洞察及研究.docx - 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人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/453475933.html](https://m.renrendoc.com/paper/453475933.html " https://m.renrendoc.com/paper/453475933.html") \[96\] 基于OVMD-LSTM模型的集装箱吞吐量预测研究，首发论文 - 中国科技论文在线[https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202504-160](https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202504-160 " https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202504-160") \[97\] 基于RF-双向LSTM的集装箱吞吐量预测-维普期刊 中文期刊服务平台[http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7106845961](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7106845961 " http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7106845961") \[98\] 基于因子分析和曲线拟合的集装箱吞吐量预测(pdf)[http://www.smujournal.cn/data/article/shhsdxxb/preview/pdf/20190204.pdf](http://www.smujournal.cn/data/article/shhsdxxb/preview/pdf/20190204.pdf " http://www.smujournal.cn/data/article/shhsdxxb/preview/pdf/20190204.pdf") \[99\] 基于LSTM的上海港集装箱吞吐量预测(pdf)[https://zghh.cinnet.cn/cn/article/pdf/preview/10.3969/j.issn.1000-4653.2022.02.018.pdf](https://zghh.cinnet.cn/cn/article/pdf/preview/10.3969/j.issn.1000-4653.2022.02.018.pdf " https://zghh.cinnet.cn/cn/article/pdf/preview/10.3969/j.issn.1000-4653.2022.02.018.pdf") \[100\] 基于RF-双向LSTM的集装箱吞吐量预测 - AMiner[https://www.aminer.cn/pub/629f41785aee126c0f3bfcc5/container-throughput-prediction-based-on-rf-bidirectional-lstm?source=zz2](https://www.aminer.cn/pub/629f41785aee126c0f3bfcc5/container-throughput-prediction-based-on-rf-bidirectional-lstm?source=zz2 " https://www.aminer.cn/pub/629f41785aee126c0f3bfcc5/container-throughput-prediction-based-on-rf-bidirectional-lstm?source=zz2") \[101\] 基于支持向量机的大连港主要货种吞吐量预测研究[https://xuebao.dlou.edu.cn/article/2019/2095-1388/201905021.html](https://xuebao.dlou.edu.cn/article/2019/2095-1388/201905021.html " https://xuebao.dlou.edu.cn/article/2019/2095-1388/201905021.html") \[102\] 该机制可有效适配码头复杂的运行环境，兼顾设备个体差异与工况波动性，为岸桥、场桥等关键设备的全生命周期管理提供量化支撑。 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/answer/77mmcpdfbp](https://wenku.csdn.net/answer/77mmcpdfbp " https://wenku.csdn.net/answer/77mmcpdfbp") \[103\] Actual Truck Arrival Prediction at a Container Terminal with the Truck Appointment System Based on the Long Short-Term Memory and Transformer Model[https://www.citedrive.com/en/discovery/actual-truck-arrival-prediction-at-a-container-terminal-with-the-truck-appointment-system-based-on-the-long-short-term-memory-and-transformer-model/](https://www.citedrive.com/en/discovery/actual-truck-arrival-prediction-at-a-container-terminal-with-the-truck-appointment-system-based-on-the-long-short-term-memory-and-transformer-model/ " https://www.citedrive.com/en/discovery/actual-truck-arrival-prediction-at-a-container-terminal-with-the-truck-appointment-system-based-on-the-long-short-term-memory-and-transformer-model/") \[104\] TOS + 数字孪生:集装箱码头的智能进化密码_搜狐网[https://m.sohu.com/a/943659546_120640407/](https://m.sohu.com/a/943659546_120640407/ " https://m.sohu.com/a/943659546_120640407/") \[105\] 数字孪生技术在智慧港口集装箱调度中的创新应用_陈致远 数字孪生技术在智慧港口集装箱调度中的创新应用-CSDN博客[https://blog.csdn.net/beige888/article/details/148184510](https://blog.csdn.net/beige888/article/details/148184510 " https://blog.csdn.net/beige888/article/details/148184510") \[106\] 基于贝叶斯优化的武汉港务集团集装箱需求量预测研究-维普期刊 中文期刊服务平台[http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7113687462](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7113687462 " http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7113687462") \[107\] 基于混合注意力机制的CNN-BiLSTM模型的温州港集装箱吞吐量预测[http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract7560.shtml](http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract7560.shtml " http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/abstract/abstract7560.shtml") \[108\] 基于GM-LSTM的港口物流需求预测-期刊-万方数据知识服务平台[https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/wlkj202424006](https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/wlkj202424006 " https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/wlkj202424006") \[109\] 基于AIS船舶数据的港口交通流量预测模型研究-维普期刊 中文期刊服务平台[http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7000708641](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7000708641 " http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7000708641") \[110\] 机器学习:预测评估8类指标_mape值为多少算好-CSDN博客[https://blog.csdn.net/m0_37228052/article/details/140146001](https://blog.csdn.net/m0_37228052/article/details/140146001 " https://blog.csdn.net/m0_37228052/article/details/140146001") \[111\] 港口吞吐量预测模型-第1篇-深度研究.docx - 人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/387004191.html](https://m.renrendoc.com/paper/387004191.html " https://m.renrendoc.com/paper/387004191.html") \[112\] 预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE-CSDN博客[https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/87856780](https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/87856780 " https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/87856780") \[113\] 集装箱港区集卡到港量组合预测(pdf)[https://pdf.hanspub.org/ojtt20230600000_99575553.pdf](https://pdf.hanspub.org/ojtt20230600000_99575553.pdf " https://pdf.hanspub.org/ojtt20230600000_99575553.pdf") \[114\] 基于多源异构融合与时空图卷积网络的集卡到港量预测模型[http://joces.nudt.edu.cn/CN/abstract/abstract18112.shtml](http://joces.nudt.edu.cn/CN/abstract/abstract18112.shtml " http://joces.nudt.edu.cn/CN/abstract/abstract18112.shtml") \[115\] 集装箱码头泊位资源优化配置:模型构建与策略创新.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0731/5022334143012303.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0731/5022334143012303.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0731/5022334143012303.shtm") \[116\] 多码头协同下泊位与岸桥资源优化配置研究.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0719/7114006023010135.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0719/7114006023010135.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0719/7114006023010135.shtm") \[117\] 基于计算物流和群集智能的多集装箱码头泊位分配-维普期刊 中文期刊服务平台[http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110311998](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110311998 " http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7110311998") \[118\] 基于泊位偏好与岸桥干扰的泊位和岸桥分配 - AMiner[https://www.aminer.cn/pub/604b73b46f90b7f6ca90b8d0/berth-and-quay-crane-allocation-considering-berth-preference-and-quay-crane-interference?source=zz2](https://www.aminer.cn/pub/604b73b46f90b7f6ca90b8d0/berth-and-quay-crane-allocation-considering-berth-preference-and-quay-crane-interference?source=zz2 " https://www.aminer.cn/pub/604b73b46f90b7f6ca90b8d0/berth-and-quay-crane-allocation-considering-berth-preference-and-quay-crane-interference?source=zz2") \[119\] 混合泊位分配与专用泊位租赁的联合优化研究-维普中文科技期刊数据库[http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7111433609](http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7111433609 " http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7111433609") \[120\] 清华大学学位论文服务系统[https://newetds.lib.tsinghua.edu.cn/qh/paper/summary?dbCode=ETDQH\&sysId=294949](https://newetds.lib.tsinghua.edu.cn/qh/paper/summary?dbCode=ETDQH&sysId=294949 " https://newetds.lib.tsinghua.edu.cn/qh/paper/summary?dbCode=ETDQH&sysId=294949") \[121\] 集装箱码头的离散泊位和岸桥起重机的分配方法及装置[https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411120599.html](https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411120599.html " https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411120599.html") \[122\] 基于CSA-AFSA算法的集装箱港口连续型泊位分配优化[http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1674-0696.2024.10.08](http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1674-0696.2024.10.08 " http://xbzk.cqjtu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1674-0696.2024.10.08") \[123\] 基于时空网络建模的公交场站泊位分配优化[https://jdxb.bjtu.edu.cn/CN/10.11860/j.issn.1673-0291.20230162](https://jdxb.bjtu.edu.cn/CN/10.11860/j.issn.1673-0291.20230162 " https://jdxb.bjtu.edu.cn/CN/10.11860/j.issn.1673-0291.20230162") \[124\] Berth allocation and vessel shifting optimization in terminals with irregular layouts \| IET Conference Proceedings[https://digital-library.theiet.org/doi/abs/10.1049/icp.2025.0517?download=true](https://digital-library.theiet.org/doi/abs/10.1049/icp.2025.0517?download=true " https://digital-library.theiet.org/doi/abs/10.1049/icp.2025.0517?download=true") \[125\] 集装箱港口多码头泊位联合分配优化研究-维普中文科技期刊数据库[http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7112726636](http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7112726636 " http://m.qikan.cqvip.com/Article/ArticleDetail?id=7112726636") \[126\] Optimization Model for Berth and Transshipment Scheduling(pdf)[https://repo.bibliothek.uni-halle.de/bitstream/1981185920/87909/1/2022_IDWL_Samrout.pdf](https://repo.bibliothek.uni-halle.de/bitstream/1981185920/87909/1/2022_IDWL_Samrout.pdf " https://repo.bibliothek.uni-halle.de/bitstream/1981185920/87909/1/2022_IDWL_Samrout.pdf") \[127\] 2025年COR SCI2区，泊位分配、岸桥分配与引航调度的集成规划，深度解析+性能实测_泊位与引航调度-CSDN博客[https://blog.csdn.net/Logic_9527/article/details/150424821](https://blog.csdn.net/Logic_9527/article/details/150424821 " https://blog.csdn.net/Logic_9527/article/details/150424821") \[128\] Berth Allocation Planning Optimization in Container Terminals(pdf)[https://people.orie.cornell.edu/jdai/publications/daiLinMoorthyTeo08.pdf](https://people.orie.cornell.edu/jdai/publications/daiLinMoorthyTeo08.pdf " https://people.orie.cornell.edu/jdai/publications/daiLinMoorthyTeo08.pdf") \[129\] A Simulation of Berth Scheduling Problem for Container Terminals Considering Internal Trucks and Vessels Arrival Time(pdf)[https://uisi.ac.id/assets/upload/media/c6a45fe581203245dd364df592bf69ad.pdf](https://uisi.ac.id/assets/upload/media/c6a45fe581203245dd364df592bf69ad.pdf " https://uisi.ac.id/assets/upload/media/c6a45fe581203245dd364df592bf69ad.pdf") \[130\] Berth Allocation and Crane Assignment Problem in Continuous Berth Containers Vessels Terminals(pdf)[https://pdfs.semanticscholar.org/f318/b784ccc234373e81d7d57c4279ae3d2320be.pdf](https://pdfs.semanticscholar.org/f318/b784ccc234373e81d7d57c4279ae3d2320be.pdf " https://pdfs.semanticscholar.org/f318/b784ccc234373e81d7d57c4279ae3d2320be.pdf") \[131\] Ningbo Container Terminal "Berth-Quayside Bridge-Container Truck" Optimization of Work Schedule(pdf)[http://www.sjisr.org/download/sjisr-2-10-80-89.pdf](http://www.sjisr.org/download/sjisr-2-10-80-89.pdf " http://www.sjisr.org/download/sjisr-2-10-80-89.pdf") \[132\] 集装箱码头岸桥调度优化模型及算法-维普期刊 中文期刊服务平台[http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=44821656](http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=44821656 " http://dianda.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=44821656") \[133\] 基于靠泊偏好的集装箱码头连续泊位与岸桥协同调度优化研究.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0929/8020027133007136.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0929/8020027133007136.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0929/8020027133007136.shtm") \[134\] 双循环操作策略下集装箱码头岸桥与集卡多船作业联合优化模型-维普期刊 中文期刊服务平台[http://218.28.6.71:81/Qikan/Article/Detail?id=675733771\&from=Qikan_Search_Index](http://218.28.6.71:81/Qikan/Article/Detail?id=675733771&from=Qikan_Search_Index " http://218.28.6.71:81/Qikan/Article/Detail?id=675733771&from=Qikan_Search_Index") \[135\] 自动化码头岸桥调度与堆场作业均衡策略研究 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/doc/rexfhsv90k](https://wenku.csdn.net/doc/rexfhsv90k " https://wenku.csdn.net/doc/rexfhsv90k") \[136\] 集装箱码头的离散泊位和岸桥起重机的分配方法及装置[https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411120599.html](https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411120599.html " https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411120599.html") \[137\] 查看论文信息[http://202.114.89.108/docinfo.action?id1=108f6532bdaf3528341b0224438fbac2\&id2=notnWIKeGrs%253D](http://202.114.89.108/docinfo.action?id1=108f6532bdaf3528341b0224438fbac2&id2=notnWIKeGrs%253D " http://202.114.89.108/docinfo.action?id1=108f6532bdaf3528341b0224438fbac2&id2=notnWIKeGrs%253D") \[138\] 港口岸桥调度优化:模型构建与算法应用.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0915/6230153234011230.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0915/6230153234011230.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0915/6230153234011230.shtm") \[139\] A bounded two-level dynamic programming algorithm for quay crane scheduling in container terminals(pdf)[https://dr.ntu.edu.sg/bitstream/10356/89771/1/Journal_CIE_bounded2LDP_25June18.pdf](https://dr.ntu.edu.sg/bitstream/10356/89771/1/Journal_CIE_bounded2LDP_25June18.pdf " https://dr.ntu.edu.sg/bitstream/10356/89771/1/Journal_CIE_bounded2LDP_25June18.pdf") \[140\] Coordinated optimization of equipment operations in a container terminal[https://research.tudelft.nl/en/publications/coordinated-optimization-of-equipment-operations-in-a-container-t](https://research.tudelft.nl/en/publications/coordinated-optimization-of-equipment-operations-in-a-container-t " https://research.tudelft.nl/en/publications/coordinated-optimization-of-equipment-operations-in-a-container-t") \[141\] Quay Crane Scheduling in Container Terminals Using a Hybrid Genetic Algorithm(pdf)[https://d1.thescipub.com/pdf/jcssp.2025.197.202.pdf](https://d1.thescipub.com/pdf/jcssp.2025.197.202.pdf " https://d1.thescipub.com/pdf/jcssp.2025.197.202.pdf") \[142\] Simultaneous allocation and scheduling of quay cranes, yard cranes, and trucks in dynamical integrated container terminal operations[https://research.rug.nl/en/publications/simultaneous-allocation-and-scheduling-of-quay-cranes-yard-cranes](https://research.rug.nl/en/publications/simultaneous-allocation-and-scheduling-of-quay-cranes-yard-cranes " https://research.rug.nl/en/publications/simultaneous-allocation-and-scheduling-of-quay-cranes-yard-cranes") \[143\] The crane split and sequencing problem with clearance and yard congestion constraints in container terminal ports[https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/39219](https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/39219 " https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/39219") \[144\] Simulation-based Optimization on Quay Crane Scheduling of Container Terminals(pdf)[http://par.cse.nsysu.edu.tw/resource/paper/2021/210928/Simulation-based%20Optimization%20on%20Quay%20Crane%20Scheduling%20of%20Container.pdf](http://par.cse.nsysu.edu.tw/resource/paper/2021/210928/Simulation-based%20Optimization%20on%20Quay%20Crane%20Scheduling%20of%20Container.pdf " http://par.cse.nsysu.edu.tw/resource/paper/2021/210928/Simulation-based%20Optimization%20on%20Quay%20Crane%20Scheduling%20of%20Container.pdf") \[145\] Ningbo Container Terminal "Berth-Quayside Bridge-Container Truck" Optimization of Work Schedule(pdf)[http://www.sjisr.org/download/sjisr-2-10-80-89.pdf](http://www.sjisr.org/download/sjisr-2-10-80-89.pdf " http://www.sjisr.org/download/sjisr-2-10-80-89.pdf") \[146\] 基于改进遗传模拟退火算法的桥吊作业路径优化方法2024.pdf专利下载-原创力专利[https://zhuanli.book118.com/view/168j270243t8rk2110443599.html](https://zhuanli.book118.com/view/168j270243t8rk2110443599.html " https://zhuanli.book118.com/view/168j270243t8rk2110443599.html") \[147\] 优化进口箱场桥作业:分批到达集卡调度策略 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/doc/27i6jw1hdq](https://wenku.csdn.net/doc/27i6jw1hdq " https://wenku.csdn.net/doc/27i6jw1hdq") \[148\] 基于改进遗传模拟退火算法的桥吊作业路径优化方法与流程[https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411044359.html](https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411044359.html " https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202411044359.html") \[149\] 模拟退火优化集装箱码头资源分配研究_NP难问题资源分配解决方案 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/doc/4yuebytmy1](https://wenku.csdn.net/doc/4yuebytmy1 " https://wenku.csdn.net/doc/4yuebytmy1") \[150\] 自动化码头堆场双场吊协同调度方法及系统[https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202410632106.html](https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202410632106.html " https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202410632106.html") \[151\] 集装箱堆场路径规划技术-全面剖析 - 豆丁网[https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4843657310](https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4843657310 " https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4843657310") \[152\] 一种港区集卡群体路径优化方法及计算机可读介质[https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202310470096.html](https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202310470096.html " https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202310470096.html") \[153\] 路径规划:实时路径优化_(6).实时路径优化中的数学模型_路径规划模型-CSDN博客[https://blog.csdn.net/zhubeibei168/article/details/145311054](https://blog.csdn.net/zhubeibei168/article/details/145311054 " https://blog.csdn.net/zhubeibei168/article/details/145311054") \[154\] 基于Dijkstra算法的物流运输系统路径优化研究.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0820/7050163105010146.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0820/7050163105010146.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0820/7050163105010146.shtm") \[155\] 【物流效率的秘密】:图论与最短路径算法的完美结合 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/column/8mam9egoha](https://wenku.csdn.net/column/8mam9egoha " https://wenku.csdn.net/column/8mam9egoha") \[156\] 路网资源分配下自动化码头水平运输调度与路径规划[http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230467](http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230467 " http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230467") \[157\] 【数据结构】图论经典:Dijkstra最短路径算法精解与工程优化_蒙奇D索隆的技术博客_51CTO博客[https://blog.51cto.com/u_16231477/13992924](https://blog.51cto.com/u_16231477/13992924 " https://blog.51cto.com/u_16231477/13992924") \[158\] 《基于蚁群算法的港口货物配送车辆调度优化研究》.docx - 人人文库[https://m.renrendoc.com/paper/381524402.html](https://m.renrendoc.com/paper/381524402.html " https://m.renrendoc.com/paper/381524402.html") \[159\] Truck routing and scheduling(pdf)[https://real.mtak.hu/43543/1/repository.pdf](https://real.mtak.hu/43543/1/repository.pdf " https://real.mtak.hu/43543/1/repository.pdf") \[160\] APM Terminals Moin improves performance and efficiency with Prime Route[https://www.apmterminals.com/en/news/news-releases/2022/220715-apm-terminals-moin-increases-terminal-tractor](https://www.apmterminals.com/en/news/news-releases/2022/220715-apm-terminals-moin-increases-terminal-tractor " https://www.apmterminals.com/en/news/news-releases/2022/220715-apm-terminals-moin-increases-terminal-tractor") \[161\] Optimization for container truck routing in container terminal with multi quay cranes considering emissions policy - PubMed[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39402182/](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39402182/ " https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39402182/") \[162\] Energy-Efficient and Integrated Allocation of Berths, Quay Cranes, and Internal Trucks in Container Terminals(pdf)[https://vbn.aau.dk/files/337141039/Energy_Efficient_and_Integrated_Allocation_of_Berths_Quay_Cranes_and_Internal_Trucks_in_Container_Terminals.pdf](https://vbn.aau.dk/files/337141039/Energy_Efficient_and_Integrated_Allocation_of_Berths_Quay_Cranes_and_Internal_Trucks_in_Container_Terminals.pdf " https://vbn.aau.dk/files/337141039/Energy_Efficient_and_Integrated_Allocation_of_Berths_Quay_Cranes_and_Internal_Trucks_in_Container_Terminals.pdf") \[163\] Optimization of operations in (pdf)[https://idwebhost-202-198.ethz.ch/2010/Vacca.pdf](https://idwebhost-202-198.ethz.ch/2010/Vacca.pdf " https://idwebhost-202-198.ethz.ch/2010/Vacca.pdf") \[164\] 自适应遗传蜂群算法在集装箱码头集卡路径优化中的实际应用 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/doc/5grb0qoxy8](https://wenku.csdn.net/doc/5grb0qoxy8 " https://wenku.csdn.net/doc/5grb0qoxy8") \[165\] 码头场景下自动集装箱车调度与路径规划研究.pdf-原创力文档[https://m.book118.com/html/2024/0303/8111114002006042.shtm](https://m.book118.com/html/2024/0303/8111114002006042.shtm " https://m.book118.com/html/2024/0303/8111114002006042.shtm") \[166\] 【集装箱调度】基于遗传算法实现考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度附matlab代码-CSDN博客[https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/139438806](https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/139438806 " https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/139438806") \[167\] 自适应遗传蜂群算法赋能集装箱码头集卡路径优化研究.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0810/7064001200010143.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0810/7064001200010143.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0810/7064001200010143.shtm") \[168\] 集装箱码头下智能集卡的路径规划研究及可视化 - 豆丁网[https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4891166739](https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4891166739 " https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4891166739") \[169\] 考虑枢纽延误的集装箱公铁联运多目标路径优化[http://www.tseit.org.cn/CN/10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.06.024](http://www.tseit.org.cn/CN/10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.06.024 " http://www.tseit.org.cn/CN/10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.06.024") \[170\] 基于GA-SA混合算法的集装箱码头混堆模式预约集卡调度优化.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0807/7106145043010143.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0807/7106145043010143.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0807/7106145043010143.shtm") （注：文档部分内容可能由 AI 生成） d Integrated Allocation of Berths, Quay Cranes, and Internal Trucks in Container Terminals(pdf)[https://vbn.aau.dk/files/337141039/Energy_Efficient_and_Integrated_Allocation_of_Berths_Quay_Cranes_and_Internal_Trucks_in_Container_Terminals.pdf](https://vbn.aau.dk/files/337141039/Energy_Efficient_and_Integrated_Allocation_of_Berths_Quay_Cranes_and_Internal_Trucks_in_Container_Terminals.pdf " https://vbn.aau.dk/files/337141039/Energy_Efficient_and_Integrated_Allocation_of_Berths_Quay_Cranes_and_Internal_Trucks_in_Container_Terminals.pdf") \[163\] Optimization of operations in (pdf)[https://idwebhost-202-198.ethz.ch/2010/Vacca.pdf](https://idwebhost-202-198.ethz.ch/2010/Vacca.pdf " https://idwebhost-202-198.ethz.ch/2010/Vacca.pdf") \[164\] 自适应遗传蜂群算法在集装箱码头集卡路径优化中的实际应用 - CSDN文库[https://wenku.csdn.net/doc/5grb0qoxy8](https://wenku.csdn.net/doc/5grb0qoxy8 " https://wenku.csdn.net/doc/5grb0qoxy8") \[165\] 码头场景下自动集装箱车调度与路径规划研究.pdf-原创力文档[https://m.book118.com/html/2024/0303/8111114002006042.shtm](https://m.book118.com/html/2024/0303/8111114002006042.shtm " https://m.book118.com/html/2024/0303/8111114002006042.shtm") \[166\] 【集装箱调度】基于遗传算法实现考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度附matlab代码-CSDN博客[https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/139438806](https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/139438806 " https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/139438806") \[167\] 自适应遗传蜂群算法赋能集装箱码头集卡路径优化研究.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0810/7064001200010143.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0810/7064001200010143.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0810/7064001200010143.shtm") \[168\] 集装箱码头下智能集卡的路径规划研究及可视化 - 豆丁网[https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4891166739](https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4891166739 " https://www.docin.com/touch_new/preview_new.do?id=4891166739") \[169\] 考虑枢纽延误的集装箱公铁联运多目标路径优化[http://www.tseit.org.cn/CN/10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.06.024](http://www.tseit.org.cn/CN/10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.06.024 " http://www.tseit.org.cn/CN/10.16097/j.cnki.1009-6744.2024.06.024") \[170\] 基于GA-SA混合算法的集装箱码头混堆模式预约集卡调度优化.docx-原创力文档[https://m.book118.com/html/2025/0807/7106145043010143.shtm](https://m.book118.com/html/2025/0807/7106145043010143.shtm " https://m.book118.com/html/2025/0807/7106145043010143.shtm") （注：文档内容由 AI 生成，仅供参考，不建议照抄）