进入新常态之后,我国将更加重视绿色经济和可持续发展。而船舶的碳排放一直是沿海港口城市空气污染的重要原因,“低碳航运建设”将是十三五期间的工作重点。首先本文对船舶油耗与航速的关系进行了研究,得出了船舶的碳排放量与航速的三次方成正比。同时,对装箱问题理论进行了研究,并将泊位与岸桥优化问题抽象为三维装箱问题。本文以船舶航速选择、码头泊位分配和岸桥调度为研究对象,考虑了船舶的动态到达、码头泊位的连续性以及船舶靠泊的优先权,更加符合港口的实际运营情况。在对集装箱码头资源优化配置理论和航速理论研究的基础上,以船舶在港延误时间最小化和船舶碳排放量最小化为两个优化目标,把船舶、泊位与岸桥作为一个系统进行集成分析,基于假设建立了考虑船舶排放的双港泊位与岸桥调度协同优化模型。在对模型的求解过程中,基于粒子群算法在求解离散性问题的不足,本文应用遗传算子和植物生长算子对其进行了改进,设计了基于遗传算子和植物生长算子的多目标混合粒子群算法。该算法继承了三种启发式算子的优点,试验证明具有很好的收敛性和全局搜索能力。最后应用设计的多目标混合粒子群算法对本文建立的双港协同优化模型进行了求解,获得了光滑的Pareto最优前沿,并为决策者提供了多个最优方案。从而达到资源的优化配置、提高港口服务质量的目的,提高了港口的核心竞争力,同时降低船舶碳排放量,增加了环境效益,对现实中港口泊位与岸桥资源的优化配置以及低碳航运的建设有着重大的指导意义。