随着经济全球化的发展，跨国贸易的日渐频繁，远洋运输在国际贸易中扮演者越来越重要的角色，船舶在靠港期间大量的燃油燃烧和污染气体的排放，是全球范围内港口面临的共同问题。靠港船舶接用岸电是当前国际上公认的降低污染物排放量、建设绿色港口的有效途径。许多国家出台都相关政策、法律、法规鼓励岸电系统的改造。船舶岸电技术是指允许装有特殊设备的船舶在泊位期间接入码头陆地侧的电网，从岸上获得其水泵、通信、通风、照明和其他设施所需的电力，从而关闭自身的柴油发电机，减少废气的排放量。靠港船舶接用岸电，可以有效减少港口污染物的排放量，是建设绿色港口的途径之一。对靠港船舶接用岸电，不仅港口需建设岸电项目基础设施，航运公司也需对其下属船舶进行岸电系统改造。航运公司对其下属船舶进行岸电项目改造时，主要从经济角度出发。宋向群等通过研究确定单个船舶的成本最小化的改造方案，然而只对单个船舶成本最小化进行研究，并不能满足航运公司在船舶岸电项目投资上的需求，本文在其基础上，通过对不同船舶改造前后的营运成本进行比较，确定航运公司在效益最大化目标下的投资方案。航运公司在既定经费下对其下属船舶进行投资，当船舶数量较少时，可以列举所有投资方案(即确定对哪些船舶进行改造)，并确定最优方案。但随其下属船舶数量的增加，投资方案数量呈现指数式增长，不可能列举出所有的投资方案，此问题是组合优化问题的一种，属于NP完全问题。对于组合优化问题，遗传算法是一种很好的求解方法。本文分别通过遗传算法和量子遗传算法对航运公司下属船舶的投资方案进行求解，通过对比分析可以得到以下结论：(1)对于此类组合优化问题，遗传算法和量子遗产算法均可对其求解，并且量子遗传算法的求解效果要优于遗传算法。具体体现在以下几个方面：第一，在种群规模相同，遗传进化代数相等的情况下，量子遗传算法的运行时间要远小于遗传算法。第二，量子遗传算法的收敛速度快于遗传算法。第三，量子遗传算法求出的最终方案优于遗传算法，由量子遗传算法确定的方案，总效益高于由遗传算法确定的投资方案，并且其投资成本低于由遗传算法确定的投资方案。因此，在求解航运公司下属船舶改造的投资方案时，可以使用量子遗传算法代替一般的遗传算法。(2)通过两种方法得到的最终投资方案虽然并不完全相同，在船舶改造的对象上有较大的重合度，两种方案中均包括剩余寿命期较长的船舶。若不采用智能算法确定航运公司的投资方案，对剩余寿命期较长的船舶优先进行岸电项目改造，也可实现航运公司岸电投资效益最大化的目标。