港口是世界贸易物流的关键节点,集装箱码头是港口最重要的物流作业单位。集装箱码头由多种装卸设备、多种目的车辆、交通路网、不同性质的堆场、进出闸口、作业控制中心等设施设备组成。码头承接装卸船舶、集疏运车辆及集装箱的输入输出服务,在各种作业计划的引导下动态运行,完成物流作业任务。整个码头系统组成单元众多、物流层次交叉嵌套、作业计划分解传递,呈现出多层次多尺度的复杂性特征。码头系统整体行为的影响因素非常复杂,如何挖掘出影响系统行为的核心变量,是提高集装箱码头生产效能的关键。基于复杂系统的多尺度信息理论（Multiscale Information Theory,MIT）,本文深入研究了集装箱码头物流系统尺度划分问题,归纳不同层次物流行为的特征尺度,研究不同尺度间影响因素的关联关系,并运用系统仿真的方法,挖掘和验证了影响集装箱码头物流行为的核心变量。主要研究成果如下:（1）基于复杂系统的多尺度信息理论,对集装箱码头物流系统进行多尺度特性分析,按照时间、空间一致性原则将码头物流系统分为设备尺度、作业路尺度、泊位尺度及码头作业尺度;并结合码头系统的特征尺度,构建集装箱码头物流系统多尺度信息层次结构模型。（2）分析不同尺度上物流行为的复杂性,从设备底层微观尺度到码头整体作业宏观尺度,构建集装箱码头物流系统各尺度行为变量模型,并结合多尺度信息理论形式化描述,厘清不同尺度间行为变量的关联关系,采用自底向上的层次化网络方法,构建跨尺度行为变量关联关系模型。（3）结合集装箱码头物流系统特征尺度及分层Petri网建模理论方法,构建集装箱码头物流系统层次概念模型,针对繁琐的底层子网络,实现模型的重用,并在概念模型的基础上,利用Witness专业仿真软件搭建仿真试验平台。（4）基于集装箱码头物流系统多尺度仿真模型,研究设备底层尺度上关键参量对码头整体物流能力的影响,统计仿真试验输出数据,对不同工况下码头作业的跨尺度影响进行灵敏度分析,仿真结果表明岸桥起升机构速度是影响码头物流行为的核心变量。总体而言,本文将复杂系统的多尺度信息理论与系统仿真技术相结合,在多尺度信息理论的指引下进行定性分析,并基于仿真试验的方法实现量化分析,挖掘出对集装箱码头整体装卸作业行为起到关键影响的核心变量——岸桥起升机构的工作速度,为码头提高生产效能提供参考依据,其分析思想及研究成果对集装箱码头的研究具有学术价值及工程实际意义。