近些年以来,随着港口运输业逐渐繁荣,经济全球化,贸易自由化和无国界市场等理念的提出,给各国港口发展带来了机遇和挑战。面对这种情况,所有国家的港口都竭尽全力快速发展。为了吸引并增加来港船舶,这就要求港口不得不使出浑身解数提高产能,提升服务质量,优化港口生产系统,不断提升生产作业效率。在这种大环境下,作为船舶驶入港口的“第一个服务站”,拖轮作业系统在港口生产系统中的重要性就越发突显出来了,船舶是否能够在平安的状态下并且准时码头的泊位进而进行装卸货物的作业,这个流程拖轮的作用可谓至关重要。作为一个拥有几十艘船舶队伍的大型港口拖轮公司,日常工作一般包括维护拖轮正常作业的日常保养、检修、升级、维护、供应管理(采购相关的物资),结算相关的财务费用,人员培训和安全生产教育等。但是最主要的工作无疑就是拖轮的指挥调度,如果能对拖轮的调度作业进行深度优化,就可以提高生产效率、节约成本资源和提升服务质量,从而推动港口在经济全球化中迎来更多的机遇和无限的发展。显而易见是组合优化的问题才能代表调度的问题,寻求用常规的方法解决问题并得出最优解是很难的。如今,被大众熟知且调度问题中的应用最为广泛应用的就是智能算法,其中遗传算法的表现出的特点又非常吸人眼球,首先就是全局性的优化问题,非线形性和鲁棒性的求解,另外还有隐含的并行性等优点。此文将结合在调度拖轮作业中的特点,选择深度优化后的遗传算法和适当的编码机制,对其进行灵活运用。并结合天津港轮驳有限公司的日常工作,在对自适应化的变异概率和交叉概率的选取中,创建起一个基于遗传算法的拖轮调度作业平台系统。如下即是本文的主要工作:(1)介绍并详细阐述有关遗传算法的基础知识和理论,在大量翻阅文献的基础上汇总传统遗传算法的优点与缺点,并且详尽论述。(2)根据天津港的每天的实际进出港动态情况为原型,再加上分析拖轮调度作业的大量原始数据,建立拖轮调度的模型与目标函数,在拖轮编号和位置坐标的编码方式的标准遗传算法的基础上进行求解优化。(3)根据遗传算法深度结合拖轮调度系统和仿真技术,将天津港拖轮动态的实例进行计算,最后将此文开展的工作和研究进行全面总结,发现并指出系统中存在的纰漏,为后面的研究者提供未来研究的方向。