随着港口竞争的日趋激烈和人工智能技术的快速发展,码头自动化作业成为国内外港口发展的重要趋势。与传统码头相比,自动化码头能稳定可靠地提高码头通过能力、服务水平和降低营运成本。自动化码头作业调度与智能决策已经成为港口物流领域的热点问题,其中,水平运输调度问题是研究自动化码头作业调度的关键问题之一。AGV(自动引导车)作为集装箱在码头前沿与堆场间的主要水平运输设备,AGV调度的核心问题是保证在规定时间达到岸桥、场桥交接处,并完成水平搬运任务。与传统集卡调度相比,AGV调度具有不同特征,不仅要考虑与岸桥、场桥合理衔接,还要考虑运行过程中是否发生拥堵、死锁等问题,且AGV运行路径受集装箱堆存位置影响,在此背景下,本文对考虑运行时间不确定的AGV任务分配与集装箱堆存位置集成优化问题进行了研究。本文首先在考虑拥堵因素条件下,研究AGV任务分配与集装箱堆存位置协同调度问题,以最小化最大岸桥任务完工时间作为目标,根据AGV在行驶路径上的车辆数,将路径中的拥堵情况抽象为拥堵系数,构建AGV调度与堆存位置优化模型,用ILOG CPLEX软件中的OPL语言对此问题进行精确求解并验证启发式算法在解决AGV调度问题的有效性。其次,增加运行时间不确定性等约束,考虑AGV在路径的不同拥堵情况,确定AGV运行的最满意、最可能和最消极时间,以岸桥延迟风险最小及AGV运行时间最短为目标建立多目标调度优化模型,借助求解软件进行求解,验证模型有效性的同时,通过对比不同规模算例的精确结果与启发式算法结果,验证启发式算法的可行性和优势;通过灵敏度分析,确定求解多目标模型过程中的偏好程度,将考虑运行时间不确定的AGV调度模型与考虑拥堵模型的两种计算结果进行对比分析,总结出考虑运行时间不确定性对AGV调度与堆场位置分配产生的影响。本文选取国内某自动化集装箱码头布局为背景,设置实验中相关数据,计算结果表明,AGV任务分配与堆存位置分配进行集成调度,所得调度计划能够平衡AGV的作业时间。通过考虑运行时间不确定情况,再次减少了 AGV作业时间,避免了 AGV拥堵路径。本文的算法能够高效地获得实际规模算例的调度方案,满足生产作业的需求,此外,本文考虑运行时间不确定有助于提高自动化码头系统的稳定性,符合自动化码头发展需求。