伴随着经济一体化、全球化趋势的发展,集装箱运输保持了较高的增长速度。快速上升的集装箱运输市场使我国现有的不少集装箱码头出现了能力缺口。同时,由于近年来现代物流的发展,越来越多的客户要求货物运输能够实现“门到门”的服务,而“门到门”运输方式的实现需要无缝连接的运输链作为支撑。集装箱码头作为运输链上的一个重要环节,不仅要有足够的容量,而且要有科学的作业资源配置方法和原则来快速响应现代物流发展的要求。 本文针对集装箱港口装卸作业中的资源配置问题,采用定性和定量相结合的方法,运用物流系统的思想对集装箱港口装卸中的资源配置进行了研究。 首先深入调查了集装箱港口的功能、布局、作业资源,分析了集装箱港口的作业流程,将集装箱港口装卸作业中的资源配置问题分为岸边资源的配置问题、堆场装卸资源的配置问题和水平运输设备的配置问题。 第二,研究了连续泊位下集装箱港口的泊位配置问题。首先建立了连续泊位下只考虑泊位资源的泊位配置模型(Beth Allocation Model,简称BAM)。BAM的目标函数是追求计划期内所有船舶的在港时间最短,模型考虑了岸线资源约束、作业桥吊约束和作业量约束等基本约束。接着又给出了更加合理的泊位——桥吊配置模型(Berth Quay—Crane Allocation Model,简称BQAM)。BQAM不仅考虑BAM中的所有约束,而且考虑了船舶靠泊位置到堆场的距离因素,BQAM的目标函数为追求计划期内所有船舶的广义时间最短。再后,在BAM和BQAM的基础上,给出了桥吊分派优化的动态规划模型。由于在实际应用中对BQAM直接求解非常困难,本文给出了模型的启发式回溯算法,该算法不仅可以给出船舶的靠泊位置、靠泊时间、离泊时间,而且可以得到船舶的作业桥吊和各桥吊的作业起迄时间。 第三,研究了新工艺下集装箱港口装卸作业中的水平运输设备(集卡)的配置问题,给出了集卡配置优化的两阶段模型。第一阶段模型为集卡配置数量模型,用于确定装卸过程中能够保证桥吊连续作业的集卡最小配置数量。在第一阶段模型的基础上,建立了第二阶段的集卡分派优化模型,模型的目标函数是使集卡的空驶时间最短。 第四,研究了集装箱港口装卸作业中堆场装卸设备(龙门吊)的配置问题,建立了龙门吊配置的两阶段模型。在第一阶段模型中,分别建立了确定龙门吊配置数量的规划模型和网络流模型,并根据网络流理论给山了网络流模型的最小流算法。本文运用数学方法证明了最小流算