在经济一体化与贸易全球化程度不断加深的宏观趋势下,集装箱港口作为全球供应链与港航物流的重要节点,在世界范围内占有举足轻重的地位,我国在该领域的发展的尤为突出。集装箱港口的高效运行不仅直接关系到我国对外贸易的经济效益与安全稳定,其所涉及到的集装箱运输、库存、装卸等一系列决策问题也具有较高的复杂性。随着世界集装箱总数量及单体集装箱船装载规模的持续增加,港口集装箱在作业效率提升与优化方面的科学决策变得更加具有挑战性,因此,该类问题具有较高的现实意义及理论研究价值,针对港口集装箱作业的优化管理也逐渐成为国内外学者的研究热点之一。跨运车和岸桥作为港口在码头前沿进行集装箱运输与装卸的两种主要设备,在影响船舶集装箱装卸作业效率及港口整体运行水平方面起着重要的作用。本文在前期针对国内外港口实地调研的基础上,围绕我国若干港口在码头前沿集装箱调度优化方面的迫切需求,针对多岸桥和跨运车在多车道环境下的集装箱同步装船作业优化问题开展深入研究。首先,基于文献阅读和实地调研,构造了能够实现集装箱灵活作业顺序情境下岸桥和跨运车同步装船作业优化模型,为分析此类问题提供了理论工具。其中以最小化岸桥完工时间与跨运车等待时间之和为目标函数,并充分考虑了岸桥不能带箱跨越跨运车、岸桥和跨运车不能在相邻车道同时作业等实际约束条件。第二,结合研究对象及数学优化模型,设计了基于贪婪策略与动态调整的双层混合遗传算法对决策问题进行求解。其中,上层算法求解岸桥作业序列,下层算法决定跨运车的决策顺序(即跨运车选择车道的优先级)。此外,设计了一个基于贪婪策略的动态调整跨运车-岸桥规划的启发式算法为每一个跨运车选择最优的车道与集装箱装卸时间,以获取完整的可行性方案,从而计算遗传算法中染色体的适应度。CPLEX和双层遗传算法在小规模问题范围内的对比实验表明本研究设计的算法能在短时间内求得最优解。对于大规模问题,算法能在可接受的时间内得质量较高的解。进而对比了某港口现实采用的决策策略与本研究提出的算法,通过数值实验表明算法能获得更优的岸桥和跨运车计划。通过实验,证明了算法的有效性和优越性,为港口提高实际作业效率与管理水平提供了切实有效的决策方法。