随着集装箱码头吞吐量的迅速增长,码头堆场资源的稀缺属性愈加显著,如何提高堆场的作业效率,加快集装箱在场内的流转,最大限度地利用堆场现有的空间资源与设备资源,成为码头管理者迫切解决的问题。针对影响堆场作业效率的翻箱问题,本文系统地归纳和评述了大量的国内外相关文献,发现目前对此问题的研究仍旧不够全面,考虑动态性的研究还比较匮乏。围绕上述问题,本文主要做了以下工作：(1)考虑了出口集装箱进场的不确定因素,以后续可能产生的翻箱量最少为目标,建立了整数规划模型,研究了在既定堆存状态下的集装箱静态提取问题,并在此基础上解决动态问题。运用求解软件与启发式算法进行求解,结合了精确算法与启发式规则的优点,达到改进现有优化算法、更好地指导实际操作的目的。(2)基于堆场实际情况与现实约束,构建了以翻箱量最少为目标的出口箱装船顺序优化模型,开发了基于动态规划的两阶段混合优化算法,为避免状态数“组合爆炸”式的增长,进一步将启发式规则嵌入到动态规划算法中。数值实验验证了所提出算法较之实际调度规则与现有研究的优越性。(3)构建了两阶段混合优化算法对预倒箱问题进行求解,第一阶段,运用基于阈值接受算法的邻域搜索算法,求得末终堆存状态压箱数较少的预倒箱序列；第二阶段,运用整数规划模型求解预倒箱序列邻域中的最优解。两个阶段循环交替进行,以快速求得最优的预倒箱序列。实验结果表明了算法的可行性。(4)研究了如何以最少的集装箱搬移次数及最短的龙门吊工作时间,处理单台单吊、单台多吊及两台单吊取箱问题,并针对此三种问题分别提出了启发式算法进行求解,实验结果表明较于现有研究,提出的算法有效性及优化程度更高。