在中国,上个世纪九十年代以来,港口集装箱吞吐量迅速增长,年均增长率超过30%。在港口吞吐量的急剧上升的背景下,集装箱运输给港口带来了新的问题。一方面,集装箱船舶越来越大型化,以满足世界集装箱营运的需求。随着船舶不断向着大型化的方向发展,集装箱码头在资源的调度与配置和管理运营方面面临着一系列的挑战。另一方面,随着世界港口集装箱吞吐量的迅速增加,如何提高港口的市场竞争力逐渐变成全球各个集装箱港口最为关注的问题,而这主要通过提高投资回报率以及服务水平实现。港口调度作为组织和指挥港口生产的最重要的部门,港口生产调度信息化的实现在港口信息化实现过程中具有决定作用。在港口调度的信息系统建设中只有充分利用现代科技提供的因特网桥梁和网络技术,建立一个集成化开放型信息系统,才真正有助于实现港口在整个物流网络中的关键作用。本文主要针对集装箱船装载问题建模,运用改进的粒子群算法优化船舶装载问题,以达到能够利用计算机为船舶装载提供更为科学的方案。首先,本文提出了结合历史全局最优与局部最优的连续粒子群算法,将粒子群在上一轮的搜索的历史最优信息与当前轮次种群的局部最优结合,增加粒子共享信息的多样性,从而提高了连续PSO算法的性能,并将连续PSO算法离散化,并将其应用于解决集装箱船装载模型,取得了理想的优化效果。随着世界经济的发展,全球集装箱运输量的迅速增长,集装箱码头吞吐能力不足的问题逐渐成为很多港口的发展瓶颈。尤其是地资源越来越昂贵,港口不可能无限制的扩大占地面积,在现有的土地规模下,如何挖掘港口潜力,改进港口规划与管理水平,提高港口吞吐能力,是未来港口面临的难题。本文以提高集装箱船单船装载能力为优化目标,建立了集装箱船舶装载模型,模型分为体积浪费最少模型,质量浪费模型以及基于体积与质量同时浪费最少的多目标模型,并通过粒子群算法优化模型,达到提高集装箱船装载能力的目的,具有实际应用意义。本文还采用系统集中式应用模式将集装箱港口生产调度系统划分为三层,并详细分析了每一层的功能。