近年来,经济全球化进程愈发加速,在全世界的范围内,国际贸易货物总量迅速增长,集装箱码头和航运企业都面临着巨大的压力。自动化码头可以显著地降低码头各个装卸环节的人工成本,在提升装卸效率的同时降低码头运营的风险,因此国内外码头开始向半自动化、全自动化转型。目前,国内外的自动化集装箱码头堆场通常采取垂直岸线的布局方式,双场桥协同作业以完成堆场装卸作业。在实际自动化码头堆场调度时,码头企业通常选择在箱区中设置接力区,双场桥采用接力作业的方式以完成装卸任务。因此,如何找到最合理的接力区位置和最优接力区下的最优任务序列具有重要意义。本文首先总结了关于场桥调度问题的研究现状,指出现有研究中的不足并提出本文的研究重点,系统地描述了自动化集装箱码头堆场作业系统,提出双场桥作业系统中接力区的选址和任务序列的优化为研究的关键问题;接下来针对自动化集装箱码头双场桥作业系统,以最小化系统总完成时间为目标,考虑双场桥协同作业时可能发生的四种干扰情况,建立混合整数规划模型,模型的决策变量包括优的任务序列、每个任务的起止时间、最优接力区的选址等;为求解模型,本文设计了融合模拟退火思想的两阶段遗传算法,算法使用改进的遗传算法与CPLEX求解器相结合。最后设置21组不同规模的算例进行数值实验,并进行多组对比实验验证算法有效性。实验结果表明,本文的模型和算法可以为双场桥协同调度找到最优的接力区以及在最优接力区设置下的最优任务序列,相比于将接力区设置在箱区中间贝位,可以节约5%-15%的完成时间,有效改善双场桥作业效率。本文设计的算法可以在有效的时间内针对不同规模的算例求出近似最优解,并且可以改善运算效率和算法性能。