随着全球航运海运量逐年不断上涨,海洋与陆域的环境质量已经受到港口建设的显著影响,造成了严重的噪声污染、空气污染和水质量污染。其中,进出港船舶、在港靠泊船舶以及码头作业都是造成港口空气污染的主要因素。基于此背景下,在2018年,交通运输部提出了《深入推进绿色港口建设行动方案（2018-2022年）》,在该方案中明确表示,预计在2020年-2022年,每年都要建一批资源集约高效、生态环境友好、运输组织科学合理的港口,示范带动全国绿色港口建设。可见,对于中国这样的港口发展大国来说,如何在环境维护和经济效益之间获得良好平衡已经成为一个刻不容缓的问题。只有做到以绿色港口为指导理念,将港口资源科学布局、合理利用,把港口发展和资源利用、环境保护有机结合起来,才能做到港口与环境和谐统一、协调地发展。因此,如何在保证集装箱码头作业效率,减少船舶在港延迟时间的基础上进一步减少港区的污染气体排放已经成为建设绿色港口的核心关键问题之一。所以,本文提出了考虑多种污染气体排放的集装箱码头泊位-岸桥-集卡集成调度问题。本文的研究内容如下:首先,总结国内外有关于集装箱码头资源调度以及港口产生多种污染气体的研究现状;介绍集装箱码头的基本构成、资源设备、码头的作业流程,以及对码头资源调度的分析,其中包括泊位分配、岸桥装卸、集卡运输、场桥装卸这四部分,把船舶进出港,在港靠泊以及港口设备调度作为研究过程,分析船舶从进出港整个过程产生的多种污染气体排放（氮化物,硫化物,二氧化碳,PM）的所有环节,进而分析出港区污染气体排放与船舶资源调度问题的影响关系,为本文模型的构建打下了基础;其次,建立了基于船舶离港延迟成本和相关设备工作期间产生的氮化物、硫化物、二氧化碳以及PM污染气体排放成本最小的双目标规划模型,详细地阐述该模型的基本假设条件、参数设置、目标函数以及相关约束条件;并设计量子局部搜索完全嵌入到带有精英策略的非支配排序遗传算法中,详细介绍波函数、概率密度函数、非支配排序、拥挤距离排序、种群更新等步骤;最后,以某港口为例,对本文所建立的优化模型进行验证,依据码头运营公司所给出的运营数据进行选取,对该模型参数进行实例计算,设置码头的运行参数,运行Matlab软件得出一组pareto解;通过对多目标pareto解集的权衡分析,选取成本最低的优化方案,并给出详细的泊位、岸桥以及集卡的调度方案,为港口管理者在操作层面就港口调度提供参考意见;另外,将本文所设计的算法与常用的多目标粒子群遗传算法、非支配排序遗传算法进行综合比较,验证了该模型及算法的合理性和有效性。