为了应对集装箱码头准班船舶准班率的下降,码头管理者需要对实时到达的集装箱船舶进行排班和调度,如何对这些需求进行合理调度决策,从而力求服务时间最短是集装箱码头的核心目标之一。针对集装箱船舶实时到达的上述情形,运用在线理论工具,对泊位与岸桥的联合调度进行问题刻画,构建相应的在线调度模型。突破了现有问题现有研究设计复杂启发式算法的主导思路,设计在线调度策略,并运用竞争比指标对其执行效果进行度量。考虑了由3个相邻泊位组成的混合型泊位布局,论文对有预知与没有预知能力的两种情形,均进行了深入剖析。针对加班船舶请求在零时刻逐个抵港且需要及时决策的Over-list在线情形展开深入研究;决策内容包括靠泊位置安排以及服务岸桥的分配,目标为最小化最大完工时间即最后一艘船舶服务完成时间的优化目标。基于对后续请求个数的不同预知能力分别建立了调度模型。对于有些情形,给出了最优的在线调度策略;对于另一些情形,也给出了竞争比上下界相近的在线竞争策略。论文的主要工作与创新点:(1)研究了无预知信息下的集装箱码头泊位和岸桥联合调度在线模型。针对给定的混合型泊位,对于配置了4、5、6个岸桥的三种情形,分别设计了具有最优竞争比5/4、4/3和3/2的在线调度策略。最优在线策略意味着该策略的竞争比与问题的竞争比下界相等。(2)对预知后续k=1个请求的泊位与岸桥联合调度在线情形展开探究。类似地对于岸桥数量为4、5或6个的三种情形,分别设计了具有最优竞争比为?1?2?/2、5/4和4/3的联合调度在线策略;结合没有预知信息情形的相应结论,可知,有限的预知能力可以有效的改进在线策略的竞争性能。(3)进一步预知后续k≥2个请求的码头泊位与岸桥联合调度在线模型。首先,对于k?2的一般情形,对于4个岸桥的情形,证明其竞争比下界值随着k的增加而趋近于1;对于5、6个岸桥数量的两种情形,证明了在线策略竞争比下界分别为25/21和9/7。其次,对于k=2的特定情形,对3种岸桥配置情况,分别设计了竞争比为9/8、6/5、9/7的在线调度策略。其中对于6个岸桥的情形,预知未来2个请求即可实现最优的在线调度效果。