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在集裝箱碼頭物流運作中,堆場的運作是影響碼頭物流運作效率的重要環節。而龍門吊調度問題是影響堆場運作效率的首要問題。本文考慮了龍門吊的可能的翻箱時間以及任務沖突時龍門吊之間的等待時間,建立了目標為完成所有裝卸任務時間總時間最短的龍門吊調度優化模型,應用遺傳算法(GA)和禁忌搜索(TS)的混合智能算法GATS對問題進行求解,并進行了數值仿真試驗。通過實驗表明,此算法加速了進化過程,取得的結果比傳統遺傳算法GA優秀。本文所提出的方法及其結果實對堆場龍門吊的優化調度、提高集裝箱碼頭堆場運作效率提供了一定的參考依據。在集裝箱碼頭物流運作中,堆場的運作是影響碼頭物流運作效率的重要環節。而龍門吊調度問題是影響堆場運作效率的首要問題。本文考慮了龍門吊的可能的翻箱時間以及任務沖突時龍門吊之間的等待時間,建立了目標為完成所有裝卸任務時間總時間最短的龍門吊調度優化模型,應用遺傳算法(GA)和禁忌搜索(TS)的混合智能算法GATS對問題進行求解,并進行了數值仿真試驗。通過實驗表明,此算法加速了進化過程,取得的結果比傳統遺傳算法GA優秀。本文所提出的方法及其結果實對堆場龍門吊的優化調度、提高集裝箱碼頭堆場運作效率提供了一定的參考依據。