随着国际进出口贸易规模的日益扩大,集装箱运输业获得了迅猛的发展,伴随而来的是各集装箱港口之间激烈的竞争。为了在不提升成本投入的基础上提高港口自身的竞争力和作业效率,就必须加大港口相关资源和设备的利用率。场桥作为集装箱堆场中的主要装卸设备,对其调度问题进行研究和探讨,关乎整个堆场的运作效率和费用,具有相当的意义和价值。本文以混堆模式下集装箱堆场箱区内的场桥调度问题为工程背景,为内、外集卡设定了不同的等待费率、计费时间和最长等待时间,以及被服务的优先级别,同时考虑了多场桥共同作业时,场桥之间作业量平衡和防止干扰或跨越等实际约束,建立了以集卡等待成本及场桥移动成本之和为目标的混堆箱区内单场桥和多场桥调度问题的数学优化模型。为求解上述调度问题模型,选用较为新颖的狼群算法(WPA)进行进一步研究,提出了一种改进的狼群算法(IWPA)。所提改进算法引入了自适应参数调整、停滞状态的再次随机初始化和基于饥饿值的狼群更新等策略。自适应参数的调整可以使算法三种智能行为的步长随着迭代的进行自适应变化,前期步长较大有利于加快全局搜索,后期步长较小,可强化局部搜索,更容易找到最优解;停滞状态的再次随机初始化可以防止算法早熟和保持种群多样性;基于饥饿值的狼群更新策略在保持种群多样性的基础上,有助于保留较优解,加快算法找到最优解的速度。本文进一步对上述策略进行离散化处理,给出一种离散版的改进狼群算法,以适于求解上述离散的场桥调度问题。为了验证所提算法的性能,把它用来求解函数优化和TSP问题,并且将其结果和基本狼群算法及文献中其他算法的结果进行比较和分析,验证了 IWPA算法处理连续问题和离散组合优化问题的可行性和有效性。进而,将所提算法应用于建立的场桥调度模型中,分别求解了单场桥和多场桥调度实例,通过和基本狼群算法及文献给出的其他算法结果对比,可见提出的IWPA算法求得的调度方案成本更低,而且所提算法收敛速度更快,求解的准确度和精密度更好,表明所提算法求解此类调度问题有较好的性能,可以获得较为满意的调度方案。本文的研究对集装箱港口场桥调度问题的求解进行了相关探索,对港口岸桥、城市公交等类似的调度问题具有启发和借鉴意义。