传统的蚁群算法优化研究中,往往针对精度不断深入研究,而忽略了算法的速度和应对大规模问题的能力。同时,实际业务中,港口作业调度也面临着相似的需求,在突发事件发生时,往往计划赶不上变化,需要在复杂的环境中快速找到新的最优解决办法。因此,本文提出了能够快速解决大规模优化问题的分布式多Agent蚁群算法,并使其在港口作业实时调度问题得到了应用。为达到这一目标,本文首先在传统蚁群算法的基础上,改进了状态转移规则,结合了邻域搜索算法,使改进后的蚁群算法能够尽可能避免低质量解,提高了算法的收敛速率。在这之后,本文改进了蚁群算法的流程,将计算部分与控制部分相分离,使之适应分布式结构。并将其与分布式多Agent系统相结合,构建出一种分布式的蚁群算法。为了验证算法的有效性的可靠性等,本文在JADE平台上实现了该分布式蚁群算法及系统,针对VRPTW问题的国际标准算例,与前人的研究结果进行对比。结果表明,该分布式蚁群算法在求解的精度、速度、可靠性和求解大规模问题的能力上,都表现优秀。最后,本文针对港口作业实时调度问题,在考虑到作业过程中可能会发生的影响作业的突发因素的情况下,利用该分布式蚁群算法和系统,对港口作业调度进行模拟优化。实验结果证明该算法的速度和精度都能很好的满足实时调度问题的需求,从而验证了本文所提出的分布式蚁群算法和系统的实用性。本文通过理论和实际的实验算例证明了分布式蚁群算法的高效性,以及利用分布式多Agent系统及算法求解实时问题的可行性,希望通过这一研究引出更多对分布式多Agent优化的探讨,使更多的模拟优化问题能够更快更好的求解。