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(1) 港口状态监测数据集成系统与卸车调度优化方法
散货港口作为大宗货物转运的关键节点，其运行效率直接影响整个物流供应链的畅通程度。港口运行状态的实时监测和数据采集是实现智能化调度优化的基础前提，然而传统港口在数据管理方面存在采集手段分散、数据格式不统一、信息孤岛严重等问题，难以为智能决策提供可靠的数据支撑。针对这一现状，本研究设计开发了面向现代散货港口的状态监测数据集成系统，该系统覆盖港口卸车作业、堆场存储、装船作业等核心业务环节，实现了运行数据的自动化采集、标准化定义和集中化管理。系统采用分布式架构设计，在各作业区域部署数据采集终端，通过工业以太网将采集数据实时传输至中央数据服务器，数据存储采用时序数据库与关系型数据库相结合的混合存储模式，既满足了高频实时数据的快速写入需求，又支持历史数据的灵活查询分析。针对长期积累的海量历史数据，研究了基于分段线性逼近和小波变换的数据压缩方法，在保留数据主要特征的前提下大幅降低存储空间占用，为港口的数字化转型和智能化升级奠定了坚实的数据基础。
在卸车调度优化方面，散货港口的卸车作业涉及多种货物类型、多条铁路专用线、多台卸车设备以及复杂的时序约束关系，是一个典型的组合优化问题。载货列车到达港口后需要在有限的卸车设备上完成卸货作业，列车在港滞留时间过长不仅增加铁路运输成本，还会占用宝贵的到发线资源影响后续列车的接入。基于港口状态监测系统中的卸车作业相关数据，本研究综合考虑列车到达时刻、货物种类、卸车设备能力、设备可用时间窗以及设备与货种的匹配约束等因素，构建了以列车在港滞留总时间最短为优化目标的卸车作业任务调度模型。为高效求解该优化模型，提出了一种改进的樽海鞘群优化算法，针对标准算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷，引入自适应惯性权重策略动态调整个体的搜索步长，在迭代前期采用较大权重增强全局探索能力，在迭代后期采用较小权重强化局部开发能力；同时引入随机柯西变异策略，当检测到种群多样性下降或陷入停滞时，对部分个体施加柯西分布扰动帮助算法跳出局部最优。基于实际港口运营数据的仿真实验表明，改进算法能够在较短时间内获得高质量的卸车调度方案，相比人工排产方式显著减少了列车在港滞留时间。
(2) 泊位调度优化与装船排产智能决策方法
泊位是散货港口最核心的稀缺资源，泊位调度的优劣直接决定了港口的船舶周转效率和整体吞吐能力。散货船舶到港后需要根据货种、船型、装卸量等因素分配到合适的泊位进行作业，泊位分配不当会导致船舶等待时间过长、泊位利用率低下等问题。基于港口状态监测系统中的泊位作业相关数据，本研究分析了泊位状态变化规律、船舶到港分布特征、装卸作业时间估算等关键因素，构建了以所有船舶在港总时间最短为优化目标的泊位调度模型，约束条件包括泊位水深与船舶吃水的匹配、同一时刻同一泊位只能服务一艘船舶、装卸设备能力限制等。针对该模型的求解，提出了一种改进的灰狼优化算法，主要改进包括三个方面：采用Sin混沌序列替代随机初始化，使初始种群在搜索空间内分布更加均匀，提高了算法的全局搜索覆盖面；引入头狼引领策略，使普通个体在向头狼靠近的同时保持适度的探索能力，避免种群过早收敛；设计合作竞争机制和自适应收敛因子，增强个体之间的信息交流效率，加快算法向最优解的收敛速度。实验结果表明，改进灰狼算法求解的泊位调度方案能够有效减少船舶在港等待和作业时间，提升泊位资源的利用效率。
装船排产调度是散货港口生产组织的最后一个关键环节，需要协调堆场取料机、皮带输送系统、装船机等多种设备完成货物从堆场到船舱的转运作业。装船排产的复杂性在于需要同时考虑堆场库存分布、多船并行作业、设备能力约束、船舶配载要求等多维因素，而且作业任务动态到达，作业环境随时变化，传统的静态优化方法难以适应这种动态决策场景。本研究采用强化学习方法对装船排产优化问题展开研究，将排产决策过程建模为马尔可夫决策过程，状态空间涵盖当前堆场各垛位的货物存量和货种信息、各船舶的装载进度和剩余需求、各设备的位置和工作状态等；动作空间定义为设备与任务的分配组合，智能体根据当前状态选择最优的设备任务分配方案。采用双深度Q网络算法进行策略学习，针对排产问题的特点对网络结构进行了定制化设计，并改进了探索策略以平衡探索与利用的关系。通过模拟港口实际生产场景进行训练，训练后的智能体能够在任务随机到达、堆场状态动态变化的条件下快速输出合理的排产方案，有效减少了装船作业总时长并提升了设备利用率。
(3) 港口吞吐量智能预测与运营决策支持
港口年度吞吐量预测是港口中长期发展规划和资源配置决策的重要依据，准确的吞吐量预测能够帮助港口管理者合理安排设备采购、人员配置和基础设施建设。港口吞吐量受到宏观经济形势、腹地产业结构、运输通道能力、港口服务水平等多种因素的综合影响，各因素之间存在复杂的非线性关系，传统的线性回归和时间序列分析方法难以准确刻画这种复杂映射。本研究采用神经网络方法构建港口吞吐量预测模型，以历年的经济指标、贸易数据、运输统计数据等作为输入特征，以吞吐量作为预测目标。针对反向传播神经网络对初始权值和阈值敏感、容易陷入局部最优的问题，提出采用蚁群算法对神经网络的初始参数进行全局优化。蚁群算法模拟蚂蚁觅食过程中的信息素正反馈机制，通过多只蚂蚁的协作搜索逐步找到最优的权值阈值组合，然后将优化后的参数作为神经网络的初始值进行后续的梯度训练。
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