近年来,京唐港货物吞吐量逐年攀升,单位时间内进出港口的船舶数量逐渐增多,京唐港现有资源已无法满足船舶的需求,压船压港现象时有发生,给京唐港带来了空前的压力。而随着船舶大型化的发展,京唐港的现有单向航道资源已无法满足部分大型船舶的航行需求。在此背景下,对京唐港船舶调度问题进行研究。如何合理地利用潮汐、安排大型船舶乘潮进出港,设计科学的船舶调度方案已成为京唐港的当务之急。针对京唐港船舶调度优化问题,本文在对国内外关于提高船舶服务质量的相关研究进行分类述评的基础上,分析该问题同已有研究的区别。为便于建模优化,对京唐港的发展现状以及港口船舶调度作业流程进行介绍,并从港口相关影响因素、船舶相关影响因素两个方面对京唐港船舶调度影响因素进行分析;考虑了大型船舶乘潮进出港口、进出港船舶在航行过程中需保持安全航行间距、不同进港船舶的可选靠泊泊位限制以及不可靠泊泊位限制等因素,以进港船舶加权等待时间和出港船舶加权延期时间之和最小为优化目标,构建了京唐港船舶调度优化问题的混合整数线性规划模型;基于问题特点,设计混合遗传模拟退火算法,以模拟退火算法为主要框架,将遗传算法的群体搜索思想嵌入其中,结合粒子群算法思想对混合算法进行改进,提高京唐港船舶调度优化算法的搜索性能;基于京唐港相关数据进行问题的求解,算法前期目标值快速下降并于600代左右逐渐开始收敛,优化方案得出的最终加权时间为28636分钟,且目标值和求解耗时在多次运算下基本稳定,对比模拟退火算法的求解结果,验证了算法的平稳性与收敛性;将混合算法得到的船舶调度方案同京唐港的现有船舶调度方案与固定时段下船舶调度方案对比,分别可节省17439分钟和25774分钟。通过研究京唐港船舶调度优化问题,设计的船舶调度优化方案能降低所有进港船舶的总等待时间,同时保证出港船舶于既定的离港时刻之前离港,降低了出港船舶的延期时间,进而提高了船舶服务质量,为港方创造了效益;建立的京唐港船舶调度优化模型与设计的混合遗传模拟退火算法丰富了船舶调度领域的相关研究,具有较强的理论与现实意义。