全球范围内日益增长的消费需求带来规模不断扩大的集装箱吞吐量,从而迫使集装箱码头的生产能力不断加大,各集装箱港口陆续配置自动化设备,搭载数字化操作环境,努力增大港口物流系统运输效率,降低运输支出。自动化码头集装箱运输效率提升的关键因素就在于码头装卸作业环节的装卸效率,而这其中直接决定装卸效率的是码头上的自动化机械设备,因此一个非常重要且有效的途径就是对码头上的装卸设备进行资源配置及生产调度优化。在这其中,作为集装箱堆场必不可少的装卸设备,自动化场桥负责后方的调运,而AGV则是往返于堆场和码头岸线负责集装箱搬运的头号设备,因此本文主要研究自动化集装箱码头堆场机械设备的调度优化问题,即场桥和AGV的联合调度优化。首先,通过分析自动化集装箱码头堆场系统的堆存空间、堆存模式以及场桥调度工艺和对场桥调度可能造成影响的不确定因素,明确场桥调度研究的必要性;以此为基础,考虑AGV到达时间的动态变化特性、相邻场桥的最小安全距离、作业量等诸多现实因素对场桥调度的影响,以场桥最大完工时间最短化及场桥与AGV总等待时间最小化为优化目标,构建了自动化码头堆场场桥AGV联合调度的多目标整数规划模型;然后使用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）实现多目标优化模型的求解,在算法设计环节,融入Pareto排序和拥挤度计算的方法来选取每一代种群中的优势个体,以实现更加准确的求解结果;最后,通过对某自动化码头场区的实例进行实证研究,在考虑预计AGV到达时间不确定性的基础上,对不同阶段的优化节点进行计算,得出动态条件下的场桥与AGV联合调度的最优方案和调度策略,并以此验证模型与算法的可行性和有效性。本文通过对自动化集装箱码头堆场系统及场桥调度问题进行研究,提出堆场场桥AGV联合调度多目标优化模型,以实例验证了模型与算法可为二者间的联合调度提供良好的优化方案,研究成果能够为自动化集装箱码头堆场操作调度及作业效率优化提供参考和理论支撑,进而促进整个自动化码头生产效率的优化,降低运营成本,具有较强的理论及现实意义。