当今经济全球化的发展,对货物运输的安全性和高效性有了更高的要求。而近年来随着越来越多的货物采用集装箱的形式运输,促使了集装箱码头自动化程度要求不断提高。并且越来越强调集装箱码头受非常规工况影响下快速恢复装卸作业的能力。而在非常规工况中岸桥故障频发,轻微时会降低岸桥的装卸效率,严重时甚至导致装卸的船舶无法在船期内按期离港。所以如何在岸桥遭遇故障后,有效的降低故障对集装箱码头装卸作业的影响,并且合理的对岸桥进行调度与再调度成为如今集装箱码头研究的热点之一。本文研究了受故障影响下岸桥调度与再调度优化问题。即问题可以描述为:一艘停泊在指派泊位上的集装箱船舶,假设岸桥维修无等待时间,已知船舶的船期和任务贝位的货量等信息。重点考虑该船装卸过程中作业岸桥发生故障的不确定性以及故障场景的多样性。为确保船舶按期离港,研究确定岸桥的再调度决策时刻点和多阶段再调度优化方案,设计了多阶段再调度机制并建立了最小化岸桥最大完工时间为目标的整数规划模型,使得船舶的装卸作业的完工时刻最早。本研究根据岸桥故障以及再调度模型的特点,设计了嵌入基因修复和解空间切割的两阶段量子差分进化算法。随后通过将本文的模型和算法应用于实际的港口算例中,验证出再调度方案的有效性;同时将本文算法与遗传算法、禁忌搜索算法、CPLEX进行对比,验证出本文算法的优越性。最后通过灵敏度分析了岸桥故障位置、时机以及出现频次对岸桥调度方案的影响,其中岸桥故障发生的频次对调度计划影响最大,故障时机以及位置的影响其次。一方面在实际岸桥装卸作业过程中应该着重关注岸桥的前中期作业,另一方面对中间作业的岸桥应该重点关注以及对故障频次高的岸桥应该定期保养,可以为集装箱码头的岸桥再调度提供一定的决策支持。