集装箱码头是集装箱水陆转换的关键节点,在航运市场中占据着重要地位。泊位和岸桥作为码头前沿的稀缺资源,在集装箱装卸过程中发挥了至关重要的作用,其调度方案决定着泊位和岸桥的作业效率,进而影响码头的整体效率和运营成本。随着集装箱船舶大型化发展与全球集装箱吞吐量的持续增长,对港口方的作业效率和服务水平提出更高的目标和要求。另一方面,船舶排队等候、延迟离港以及岸桥无序调度等现象,增加了码头生产作业过程中的能源消耗,同时产生大量温室气体和污染物,急需寻求应对策略。因此,本文围绕考虑效率和能耗的泊位与岸桥联合调度问题开展研究。为减少港区内船舶与岸桥的能源消耗和碳排放,在船舶抵港信息和码头状态信息已知前提下,开展了泊位与岸桥联合调度问题的研究。首先,阐述了实际作业过程中泊位与岸桥相互制约的关系,分析了三种碳税模式与制约因素的影响,在满足船公司需求和港口方利益的前提上,构建了以船舶在港服务效率最高和码头综合成本最小为目标的混合整数规划模型,并融入碳税模式加以改进。针对模型的特点,本文在多目标粒子群算法的基础上,设计了自适应学习因子、混沌递减策略和动态随机拓扑邻域三种改进机制,并嵌入相邻船舶间岸桥调度的邻域搜索策略,求得符合条件的Pareto非劣解集。为寻求客观合理的Pareto最优解量化方法,选用Pareto非劣解偏向度法对非劣解集量化分析,得到了非劣解对各个优化目标偏向度差值最小的非劣解,即为满足船公司需求和港口方利益的最优调度方案。最后,选取码头实际调度数据设计数值实验,分别对联合调度方案的结果、效率与能耗的关联性、不同碳税模式的减排效应求解分析,结果表明兼顾效率与能耗的联合调度方案能够降低船舶与岸桥的能源消耗,以及适当的碳税模式有利用减少作业过程中的碳排放量,验证了模型与算法的有效性。本文协调优化码头营运过程中的泊位与岸桥作业,制定兼顾效率与能耗的联合调度方案,有利于降低港区的能源消耗和碳排放,为港口企业的生产管理和节能减排提供决策支持和理论指导。