为提高运输效益,减少人工制定配载方案的工作量,研究汽车专运船多挂靠港时单层甲板车辆配载的优化问题,采用启发式算法以先生成后优化的思想给出车辆配载方案。本文的主要工作如下:(1)在模型精度和算法复杂度的双重约束下,根据甲板尺寸、甲板形状、障碍物分布、绑扎孔分布以及预装车辆信息确定坐标网格的尺寸,并建立了甲板和车辆的坐标网格模型;(2)以空间限制作为约束条件,用车辆尺寸作为贪婪选取的准则,利用GRASP(Greedy Randomized Adaptive Search Procedures)算法通过动态调整甲板遍历方向和限制候选列表长度将所有车辆插入甲板,生成初始车辆配载方案;(3)以被移除车辆所占的网格数衡量路径长度,利用Dijkstra算法对配载方案的移货代价进行计算;(4)采用ALNS(Adaptive Large Neighborhood Search)算法在每次迭代时根据动态权重自适应选取破坏策略和修复策略,并利用选取的策略将配载方案中的部分车辆移除并重新插入,从而逐步对配载方案进行优化。以上海船舶设计院设计的汽车专运船“VIKING CONQUEST”为例,选取主装货甲板使用本文算法进行船舶某多挂靠港航次的车辆配载,并将生成的配载方案与7名有经验配载人员的配载方案相比较。配载结果表明:利用本文提出算法得到的配载方案的移货代价为109m2,而7个人工配载结果中最优方案的移货代价为230m2。从而验证了本文算法生成的配载方案具有更小的移货代价,有利于提高汽车专运船的运输效率,减少人工配载的工作量。