散货码头是铁矿石等散料由海运转为内陆运输的必要节点，包括卸船、装船和堆取三大主要作业环节。装卸工艺方式与作业装备结构约束以及动态生产任务要求，使得散货码头的作业调度具有多约束性、建模复杂性与计算复杂性的主要特点。本文针对散货码头典型作业环节，研究并行散货装备调度的理论和方法，提高散货码头的资源利用率。主要研究内容包括：(1)并行散货装备调度共性问题散货码头的作业调度是调度理论在港口生产中的应用和发展。散货码头并行装备调度包括堆取料机调度、装船机调度和卸船机调度，这三种并行装备调度即有着共性特征和一般规律，又有着个性特征和特殊规律。本文将堆取料机、装船机和卸船机调度的共性特征抽象为以最小化制造期为调度目标、具有调整时间与顺序相关约束的等同并行机调度问题。提出了表述该共性问题内在特性数量关系的数学建模方法。在分析现有染色体结构属性不足基础上，设计了单一队列式染色体表达，解析和计算比较验证了单一队列式染色体在遗传算法应用中的有效性。(2)双边平行作业堆取料机调度散货码头动态和不确定生产环境下，物料堆取作业量大，堆取料机成为散货码头中使用频次最高的装备。本文分析归纳了并行堆取料机调度中双边平行作业的个性特征，提取了堆取料机在堆存区域子集的适用性约束，建立了该调度问题的数学规划模型。针对遗传算法局部寻优能力较差问题，比较了单一队列式染色体三种邻域定义方式的适应性，设计了针对精英个体邻域搜索组件，开发了基于单一队列式染色体表达的混合遗传算法。在所建立数学规划模型的基础上，引入了双边平行作业堆取料机调度问题的下界，确定性评价了算法的求解质量。(3)双边串行作业装船机调度由于散货通过量不断提高和多用户中转运输，散货码头装船作业中容易发生驳船滞港时间增加的现象。本文分析归纳了并行装船机调度中双边串行作业的个性特征，提取了对称靠泊驳船不能同时进行装船作业约束和装船机之间不能相互跨越约束，建立了该调度问题的数学规划模型。在分析混合遗传算法邻域搜索无响应执行机制适应性基础上，设计了小生境进化环境下的自适应邻域搜索组件，开发了基于单一队列式染色体表达的自适应混合遗传算法，在求解质量和求解效率之间取得了动态优化平衡。(4)单边串行作业卸船机调度卸船机对散货船进行卸载是散货码头所有生产活动的起点，卸船作业效率是衡量散货码头生产率和服务水平的一个重要指标。本文分析归纳了并行卸船机调度中单边串行作业的个性特征，提取了卸船机之间不能相互跨越约束，建立了该调度问题的数学规划模型。采用遗传算法中单一队列式染色体表达的编码方法，开发了基于生物免疫机理的免疫算法。在所建立的数学规划模型的基础上，引入了单边串行作业卸船机调度问题的下界，确定性评价了算法的求解质量。