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为保持集装箱码头在竞合共赢中的优势地位,码头运营者必须提供安全、高效的装卸服务。岸桥作为集装箱码头最重要的前沿装卸设备,由于其相互之间不可跨越、体积庞大以及价格昂贵的特点,一旦发生事故或故障,会严重影响码头作业计划的执行和船舶在港周转时间,造成巨大的经济损失。本研究针对岸桥突发事件下的集装箱码头资源应急调度决策问题,主要进行了以下三个方面的研究工作:(1)针对岸桥突发事件持续时间的不确定性,提出基于岸桥突发事件严重程度推理的事件持续时间预测模型。首先,基于岸桥突发事件分类辨析和致因识别构建岸桥突发事件故障树,并转换为贝叶斯网络;其次,采用Greedy Thick Thinning算法和专家知识相结合的方法对贝叶斯网络结构进行优化;最后,应用机器学习确定贝叶斯网络参数,得到面向岸桥突发事件严重程度推理的贝叶斯网络模型,在此基础上构建了事件持续时间与事件类型、发生时间及事件严重程度的函数关系模型。算例验证了事件持续时间预测模型的有效性,可为岸桥突发事件下的应急调度决策提供依据。(2)考虑岸桥突发事件持续时间的不确定性,提出基于前景理论的泊位-岸桥联合分配干扰恢复模型。该模型考虑岸桥故障位置及故障岸桥是否可移动等约束,以事件持续时间预测的概率分布为输入,以最小化不同岸桥突发事件持续时间下的期望值为目标,通过引入适应性系数指标评价干扰恢复计划的综合适应性,针对问题特性设计了启发式算法和遗传算法相结合的求解方法,研究了岸桥突发事件发生位置和事件持续时间对重调度结果的影响。从计划层面角度,提出了考虑岸桥突发事件持续时间不确定的泊位-岸桥联合分配干扰恢复优化方法。算例验证了本研究提出的模型在面向岸桥突发事件持续时间不确定情况下的有效性和实用性。(3)针对岸桥突发事件下的岸桥-集卡-场桥作业顺序优化问题,提出基于干扰恢复计划的岸桥-集卡-场桥的集成调度优化模型。该模型从岸桥突发事件下系统最优的角度,以最小化码头系统总成本为目标函数,考虑故障岸桥是否可以移动等约束,并根据岸桥、集卡、场桥在码头调度中存在复杂性与随机性等特征,设计了基于仿真优化的求解框架,通过优化与仿真的交互,实现模型的求解。从操作层面角度,提出了基于干扰恢复的岸桥-集卡-场桥集成调度优化方法。算例证明本研究所提出的新的约束、目标函数及求解方法在面向岸桥突发事件的岸桥-集卡-场桥集成调度优化方面的有效性。