集装箱卡车(简称集卡)是在集装箱码头起重要作用的一种水平运输设备，在卸下货物、装载货物、转堆的过程中运用极其灵活、具有很大规模的数量、运载过程较为复杂。因此我们只有合理调度集卡、并对集卡进行优化配置，才能使整个作业过程能够高效的运载；集卡的调度、优化配置的合理性与否能够极大地推动堆场的利用率、影响堆场的生产成本等多个方面、并且还能影响堆场的机械设备的装卸速度，因此对集装箱码头的发展有着极大的影响。　　 论文首先介绍遗传算法和蚁群算法的概念、特点，以及每种算法的不足，然后提出采用遗传蚁群相融合的GAAA算法，该算法能够避开遗传算法和蚁群算法这两种算法的缺点，更好的发挥各自的优势。　　 其次论文重点研究了集卡的动态实时调度，包括实时调度的原则、实时调度的原理以及动态实时调度算法的基本步骤。并且本文针对目前研究现状的不足提出了拥塞的定义，并在考虑拥塞的条件下对集卡的动态实时调度进行了研究。　　 最后，本论文还着重研究了GAAA算法在集卡优化调度中的应用，确定了可行点集，以及信息素的更新策略和路径点的选择方法，并将信息熵引入蚁群算法，把信息熵作为算法终止的准则，提高算法的运行速度，实现自适应调节。本文运用MATLAB和WITNESS对实时调度算法进行仿真，其结果表明本文提出的集卡实时调度策略是合理可行的，对提高码头资源的利用率有明显的作用。本文研究成果为集装箱码头改进作业调度提供了可靠的科学依据。