大模型、运筹优化、概率论与控制论在港口物流智能调度中的融合应用（挑战与未来研究报告）一、研究摘要针对港口物流场景船舶到港不确定、作业扰动频繁、实时调度难度大等痛点，本报告提出大模型预测+运筹学算法实时决策+概率论辅助决策+控制论实时调整的四层协同智能调度框架。该框架以大模型完成多源异构数据长时序概率预测，为调度提供前瞻性输入；以运筹学传统算法实现港口泊位、岸桥、集卡、堆场资源的硬约束实时优化决策；依托概率论量化作业风险与不确定性，筛选鲁棒性最优调度方案；通过控制论实现作业过程实时反馈与动态纠偏，形成“预测-决策-抗扰-调控”闭环。报告系统梳理该融合架构的核心优势与技术逻辑，深入分析层间信