港口作为水路交通的集合点和枢纽,为我国经济建设和对外贸易的发展提供了基础性支撑,其重要性不言而喻。港口库场的汽车装卸作业是港口企业生产的重要作业内容。而作业复杂的散杂货港口库场生产调度仍是以人工为主,以调度人员的经验来选择装卸工艺和作业的流动机械,调度效率低且缺乏优化目标,严重阻碍了港口向现代化、信息化方向发展。在散杂货港口库场生产调度过程中,如何提高港口库场的装卸作业能力,合理考虑库场流动作业机械使用的优先级,使港口库场有限的流动作业机械资源能够得到有效的利用,对降低港口运营成本、提高港口的整体效益至关重要。本文深入研究了散杂货港口库场作业流动机械优化调度问题,提出构建基于本体与人工蜂群算法的散杂货港口库场作业流动机械的智能调度系统,以实现流动机械的智能调度,辅助调度人员决策,提高港口库场的作业效率。论文的研究主要完成了四方面的工作:(1)深入分析港口流动机械调度业务流程和特点,构建了以最小化提货车辆总在港时间和流动机械移动总距离、最大化库场作业匹配度为目标的库场流动机械的多目标优化模型,并将流动机械资源使用的优先级应用到模型中,提高了模型的实际应用性。(2)建立了以流动作业机械为主要描述对象的港口领域本体以及流动作业机械与货物、堆场的逻辑推理模型,实现了港口的库场机械调度规则的表达和知识经验的积累。(3)结合库场调度特点,提出了基于约束矩阵和NEH算法优先插入的初始化方式,设计了最优逼近变异操作的邻域搜索策略,以及最佳个体选择和Boltzmann轮盘赌选择相结合的跟随策略来改进人工蜂群算法,并采用算例分析证明了优化模型和算法的有效性。(4)本文提出智能调度系统集成体系结构实现系统与港口生产业务系统的集成,运用Jena推理技术和Java语言实现本体的存储、推理和人工蜂群智能算法的融合,使其在智能调度系统中得以应用,实现了调度的智能性。本文还从提高港口内部疏运速度、改善港口库场流动机械资源分配情况、提升调度决策的科学性方面进一步讨论了智能调度系统在港口实际生产中的应用,对于进一步完善港口现有的生产运营管理模式具有积极意义。