作为国际物流供应链的重要环节之一，能否提供快速、可靠、灵活的综合物流经营服务是现代港口的重要标志之一。泊位与堆场是港口的核心资源，合理的泊位、堆场分配可以有效降低港口拥堵率，提高港口运营效率。针对泊位分配与堆场分配问题，本文系统性地归纳与分析了大量国内外相关文献研究，发现传统的泊位、堆场分配问题通常是确定性模型且各自独立，即假设各艘船舶到港时间与其在泊位操作时间为确定数值，继而进行相关独立优化研究。然而，在实际港口运作环境下，船舶会因一些外界因素致使它们的到港时间及其在泊位操作时间存在一定随机变化。此外，港口堆场的分配结果与各船舶到港时间也有着紧密的联系。因此，不确定性环境下的港口泊位与堆场分配问题还需要进一步改进和完善。围绕上述问题，本文着重进行了如下三个方面的研究：一、分别考虑船舶到港时间不确定性和船舶在泊操作时间不确定性两大因素，提出了一个混合整数规划模型去优化泊位分配。针对该模型，设计了一种基于遗传算法的启发式求解方法，并通过一系列数值实验，验证了该模型的有效性和实用性。二、考虑到泊位的分配结果会对堆场分配产生直接影响，提出了一个港口泊位与堆场分配的联合优化算法。建立了一个混合整数规划模型，设计了有针对性的遗传算法求解。加入了一系列算例实验，对比了此联合优化算法与传统算法的优劣，证实了此联合优化算法的可行性与有效性。三、综合考虑了不确定性环境和泊位、堆场分配之间的联系，提出了一个基于不确定性环境下的港口泊位与堆场分配的联合优化算法。建立了一个集成优化模型，基于遗传进化的思想，开发了一体化求解算法。利用Matlab编程软件分别求解了几组大规模算例实验，验证了模型的有效性。