集装箱卡车(简称集卡)是港口调度装卸作业过程中的重要设施,是港口作业调度的重要组成部分,对港口的装卸效率具有重要的影响。传统的集卡装卸作业按静态的装卸计划,以固定作业线的方式进行,这种方式导致作业效率不高,集卡利用效率低下。在港口装卸作业调度中,实现全港实时的集卡调度是提升作业效率的重要手段。本文以提升集卡作业效率为出发点,面向全港动态实时的集卡调度开展相关的研究,对提高港口的综合竞争力具有非常重要的现实意义及应用价值。首先,通过对现有港口集卡调度特点的分析与总结,明确了动态实时集卡调度要实现的功能和解决的问题,以“重来重去”(即穿梭于岸边--泊位之间实施装卸作业的集卡都装载集装箱)为目标,引入多Agent系统设计思想,结合蚁群算法,提出了一种分布式并行集卡调度算法模型。其次,根据其作业的特点设计了多Agent系统之间的框架模型和问题模型,其中在Agent的功能设计时,为了达到并行计算的目的将智能算法拆分并放到多Agent体的智能模块中,通过Agent之间的信息协同实现智能算法的优化求解,这种利用多Agent并行计算方式来实现调度作业,极大地提高了运行处理效率,从而可以提高集卡调度的实效性。在智能算法的求解模型中对信息素的残留系数、信息素的临界值进行设计,并在更新选择上引入模拟退火算法,使其在前期有更大的求解空间,求解出较优解。最后,在多Agent体中实现了所设计的各个智能模块,通过多Agent体的分布式并行计算提出了集卡实时调度问题的完整解决方案。本文将所提出的解决方案应用到港口装卸作业的实际中,对比分析了集中式和分布式的计算效率,证实了多Agent分布式计算对集卡调度的时效性有良好的改善,同时也证实了该算法能够实现“重来重去”的目标。通过分布并行计算的智能优化算法设计,实现了全港动态实时的集卡调度及集卡运输过程中的“重来重去”目标,大大地降低了港口船舶的停滞时间和集卡车辆的空驶率,实现了港口资源的合理利用,对港口集卡的实时调度具有现实意义和应用价值。