由于集装箱运输具有高货运质量、高运输效率和便于多式联运等特点,已成为当今世界最先进的运输组织形式。近年来,随着我国经济发展与对外贸易的不断扩大以及集装箱在运输中的广泛应用,我国沿海各港口集装箱吞吐量大幅增长,如何对港口集装箱物流系统进行更加合理有效的规划,最大限度地发挥其作业能力,是目前急待解决的问题,引起了众多学者的关注。当前对于集装箱码头的研究多使用基于数学规划的方法,但是,集装箱码头是由若干相互制约的动态要素所构成的多环节复杂随机系统,很难通过数学模型对其进行完整描述。也有部分学者采用仿真方法对集装箱码头展开研究,但是,计算机仿真仅能对给定的设计结果进行评价,无法提供进一步的辅助决策功能。因此,本文试用基于仿真的优化(Simulation Based Opthnization,SBO)方法对集装箱码头物流系统中的若干问题展开优化研究。虽然同传统的基于数学规划的方法相比,基于仿真的优化方法拥有能够更加准确地描述复杂系统的优势,但是,它的应用也存在着难点,集中表现在计算代价过大,运算时间过长,这也是限制该方法应用和发展的主要原因。为解决上述问题,本文以集装箱码头物流系统作业优化为背景,按照仿真模型的建立,仿真模型的验证,以及基于仿真的优化方法的应用三个步骤,从规划层面到操作层面针对集装箱物流系统的资源规划与调度优化问题进行了研究,并对降低基于仿真的优化方法的计算代价的方法进行了相应的探索与研究,具体研究工作如下:(1)分别对基于仿真的优化方法和集装箱码头物流系统优化进行了文献综述。对基于仿真的优化方法,介绍了其发展历史与分类、应用现状与难点以及未来的发展方向。针对集装箱码头物流系统,分别介绍了仿真技术、优化技术和基于仿真的优化技术在集装箱码头物流系统优化问题中的应用情况和主要成果。(2)利用面向对象的离散事件建模方法构建了一个包括船舶、锚地、泊位、岸桥、堆场龙门起重机、内部集卡、外部集卡和大门系统等在内的集装箱码头整体作业系统的仿真模型,充分考虑了模型中的诸多随机因素。(3)在规划层面提出了应根据不同时段的装卸任务量来进行集卡动态配置。运用仿真模型与优化算法相结合的基于仿真的优化方法对集装箱码头动态集卡配置问题进行了求解,实验表明,求得的集卡配置数量在保证码头作业效率的前提下,减少了内部集卡的平均等待时间,提高了集卡的利用率,降低了现实作业中对集卡资源的浪费。(4)针对基于仿真的优化方法的计算代价过大的问题,通过将基于MPI消息传递标准的并行集群计算方法引入算法求解过程,设计了基于仿真的并行遗传算法,大大减少了算法的运算时间,提高了运算性能。(5)在规划层面研究了在分散堆存策略下集装箱码头的进出口箱区规划的问题。介绍了问题的背景,对该问题进行了描述,采用基于仿真的遗传算法对该问题进行了求解。为了解决基于仿真的优化方法的计算代价过大的问题,分别采用了并行计算和案例检索两种方法,用以减少算法的计算时间,并通过实验验证了这两种方法在降低计算代价方面的有效性。(6)研究了集装箱码头具体操作层面的集装箱岸桥的调度问题。考虑到问题中的诸多随机因素,仍然使用基于仿真的优化算法对该问题进行求解,分别采用遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法作为其上级优化器,对该问题进行了求解。针对三种不同的优化算法作为基于仿真的优化中的上级优化器的情况,对它们的应用性能进行了对比分析。(7)在操作层面研究了为减少装船作业中的倒箱次数而在堆场提前进行的集装箱预倒箱问题。建立集装箱预倒箱问题的整数规划模型,设计了一种二元编码方式的多阶段遗传算法对其进行了求解。引入混乱系数的定义来作为问题的目标评价值,设计了算法进化的启发式算子和对解进行最终完善改进的启发式规则。实验结果显示,该算法比以往的研究获得了更优的倒箱步长,为集装箱预倒箱问题提供了一种有效的调度计划产生方法。