集装箱堆场是集装箱运输过程中的重要环节，随着港口集装箱吞吐量的飞速增长，由于前方堆场堆存能力的局限性，后方堆场的管理和建设越来越受到人们的关注。只有科学地对其进行管理，才能进一步提高堆场利用率，从而为经营者降低经营成本，带来更大的利益。 本文以后方堆场集装箱管理为背景研究智能模拟建模理论与方法，通过分析集装箱堆场作业研究现状，发现目前的研究所存在的一些问题。在模拟建模过程中，重点研究了以下的两个方面：为进场箱自动安排箱位算法设计和出场箱提箱优化策略设计。前者通过分析后方堆场进场箱作业模式提取出进场箱存储位置规则库，采用模式识别理论识别当前区、贝存储模式，从而确定不同的进场箱位策略。而后者严格遵循后方堆场特点，充分考虑影响捣箱率的进场时间因素，采用模糊时间策略作为出场箱选择的依据。 基于以上两个方面的理论研究建立了智能模拟原型系统，该原型系统采用以活动扫描为基础的模拟策略对集装箱进出场作业进行多次模拟实验，以翻捣箱率为评价指标，通过对实验结果对比，可以确定各种模式下的最佳进场箱位策略及最佳提箱模糊时间段。本文提出了基于模式识别理论的箱位分配算法以及具有自适应性的提箱优化策略算法，这两种算法体现了系统原型的智能性。具有智能性的模拟原型系统的实现可以为后方堆场的管理者提供决策支持，并能够为后方堆场管理信息系统的设计开发提供有价值的参考。