随着集装箱运输的快速发展,港口要不断研究新技术,优化码头的物流系统,以提高竞争力。本文在分析集装箱码头传统作业方式的基础上,研究了集装箱卡车的路径优化以及岸桥调度的模型,并且应用蚁群算法对集装箱卡车的路径进行优化,然后采用遗传算法对岸桥的调度模型进行求解。在分析集装箱码头的作业流程及其传统作业工艺的基础上,改变集装箱卡车路线相对固定的约束,以集装箱卡车到达目的地的距离最短为目标,建立集装箱卡车的路径优化数学模型,使用蚁群算法为码头集装箱卡车寻求出发点与目的地之间的最短路径,以缩短集卡的行走距离。算例分析表明,该方法能够有效解决集卡的最短路径搜索问题,从而减少岸桥等待集卡的时间,提高码头装卸设备的利用率;分析了集装箱码头岸边桥式起重机的调度问题,考虑同一轨道的岸桥不能相互交叉、不同岸桥的台时效率不同等实际因素,以岸桥的作业时间最短为目标,建立符合实际的岸桥调度模型;并使用遗传算法对本研究提出的岸桥调度模型进行了求解,通过计算给出的算例得知,遗传算法可以有效地求解本文的岸桥调度模型,减少岸桥的服务时间,从而缩短船舶的在港时间,提高码头的运作效率。通过本文的研究能够缩短集卡的行走距离、岸桥的服务时间以及船舶的在港时间,提高码头各种装卸设备的利用率,进而提高整个集装箱码头的吞吐量。