在煤炭供应链中,港口既是海陆联运枢纽,也是重要的配煤场所,其调度计划是否科学将直接影响到港口的吞吐量和煤炭供应链的效率。在配煤港口,堆场存放的煤炭种类达30多种,配煤方案更是高达60多种。煤炭种类和配煤方案的多样化使得港口的卸料、储存、取料和装船等作业环节极其复杂和难以优化。另一方面,我国传统的煤炭港口对各个生产环节进行分离式决策,港口资源未能实现一体化整合,导致煤炭港口生产效率低。在此背景下,如何充分利用现有场存,协同调度配煤港口生产中的关键资源,最大可能地满足更多船舶需求是配煤港口面临的重要问题。港口协同调度计划问题涉及的对象多,对象间关系复杂,解信息量大,是个大规模的组合优化问题。现有研究角度以资源调度为主,而关于配煤取料优化与煤炭港口的协同调度计划问题两者结合的研究较少,求解方法大多采用启发式算法。在对问题本质研究的基础上,本文综合考虑火车卸煤、配煤取料、泊位分配等作业环节,分析了配煤港口的物流过程与网络流问题的相似性,将配煤港口协同调度计划问题转化为带特殊约束的网络最大流问题,提出了基于网络流理论的配煤港口协同调度计划问题研究。论文的主要研究成果如下:(1)详细介绍了输出型配煤港口生产物流过程、对象之间的关联特征和卸车、配煤、取料、和靠泊等作业环节的约束条件;根据港口煤炭物流过程,建立了配煤港口火车-堆场-泊位-船舶的物流网络图,实现了配煤港口协同调度计划问题与带特殊约束的网络最大流问题之间的转化。(2)考虑船舶的优先级顺序、配煤方案比例要求、火车卸煤和泊位分配等约束条件,以最大化港口吞吐量为目标,建立边带优先级顺序、边含比例关系和节点带分流限制等特殊约束的网络最大流模型。(3)分析了船舶优先级权重的指数增长特性,设计了不采用优先级权重方法,但仍考虑优先级顺序的动态规划精确算法和启发式禁忌搜索算法;进行了多组算例实验,分析并对比两种算法的性能特点。(4)以某大型输出型配煤港口的实际数据为例,建立港口协同调度计划的网络最大流模型,采用动态规划算法求解模型。在此基础上,通过求解泊位分配子问题,得出港口吞吐量最大和船舶等待时间最短的双目标协同计划方案。