随着航运竞争的日趋激烈,以及新兴信息技术的广泛应用,促进了自动化码头的快速发展。自动引导车（Automated Guided Vehicle,AGV）是连接码头前沿和堆场的主要水平运输设备,AGV的作业是在规定的时间到达岸桥和场桥的交换区,完成装卸任务。因此,AGV的作业效率是影响码头整体服务水平的关键因素之一。目前,AGV的调度还存在装卸任务分配不合理的问题,导致AGV的利用率较低,存在大量的空载行驶距离,造成了运营成本的增加。近年来,绿色港口的建设越来越受到国家的重视,能耗成为了自动化集装箱码头运营的一个急需考虑的因素。本文综合考虑作业时间和能耗两个目标,对AGV进行合理地调度,既能保证码头整体的作业效率,还可以降低码头能耗,提高AGV的利用率,降低码头生产成本。本文主要研究了考虑能耗的自动化集装箱码头AGV调度问题。首先阐述了研究问题的背景和意义,归纳分析了国内外学者对该问题的研究现状,并介绍了研究的内容和技术路线。其次对相关的理论基础进行概述,主要包括码头的布局、作业流程、水平运输作业系统、研究问题和研究方法。然后以自动化集装箱码头的作业时间和AGV的运输能耗最小为目标,建立AGV调度问题的多目标优化模型,目的是优化AGV的任务分配和作业顺序。根据本文研究问题的特点,设计了非支配排序差分进化（Non-Dominated Sorting Differential Evolution,NSDE）算法进行求解。最后,设计了不同规模的实验分析了本文模型和算法的性能。本文以某自动化集装箱码头的布局为基础,设定了实验中的相关数据。大量的实验结果表明,本文的模型和算法可以在短时间内得到质量较高的AGV调度方案。在综合考虑能耗和作业效率两个目标时,本文算法给出了Pareto最优解集,并分析了能耗对调度方案的影响。同时考虑两个目标,能够为码头管理者在不同实际需要情况下提供决策支持。