港口是连接内陆与海洋的关键节点,是国际运输的命脉。货物从海洋到陆地运输过程离不开港口的作业。港口的作业主要包括集装箱装卸作业和堆场作业等。港口集装箱装卸作业是港口作业的重要部分,它直接关系到船舶靠岸后集装箱的输送问题。集装箱装卸作业的资源配置与优化调度研究吸引了众多学者,目前的集装箱装卸作业的优化调度大多局限于静态调度。即在制定作业计划前进行的优化调度。而在实际的港口集装箱装卸作业的过程中,随着环境因素的变化,往往存在事先无法预料的突发事件即扰动。扰动的出现会打乱事先制定好的作业安排。此时需要一种新的调度模式——重调度。本文将对这种新模式进行重点研究。重调度能够解决扰动的问题,在扰动发生后对计划进行动态、实时调整,保证了以最小代价完成新作业任务,提高港口的现场相应能力。本文利用面向Agent的分析方法,借助多Agent技术建立了港口集装箱装卸作业的重调度模型,包括系统建模、系统结构以及交互模型等,主要设计了 4类Agent,岸桥Agent、船舶Agent、拖车Agent、总控Agent。对各个Agent如何工作以及每一类Agent的功能进行了说明,当出现故障后,各个Agent发送信息给总控Agent,总控Agent利用优化算法对进行优化处理,最终得出新的分配方案。此方案再传递给涉及的各个Agent。研究针对三种扰动进行了处理策略的说明,最后以泊位计划计划实验为例,针对三种扰动进行了三种实验,利用贪心算法以及模拟退火算法。实验表明重调度显著改善现有作业效率,最终提高港口的吞吐量。总的来说,本文依靠对港口集装箱装卸作业重调度系统的设计,可以给以后港口作业方面的优化研究提供一套先进的参考模型。