散杂货港口作为数量最多,涉及区域最广,也是功能区最多,生产业务流程最复杂的物流中心,港口功能区整体的布局规划对整个散杂货港口的生产运作都起着决定性的作用。散杂货港口整体的作业成本和作业效率,以及每一个港口功能区的资源使用效率都得到了港口建设人员的高度重视。主要影响因素包含以下几个方面:港口各个功能区的关联性、功能区面积的划分、作业车辆行驶路线和生产业务流程的合理性等。本文引入关联规则理论对港口作业车辆轨迹数据进行功能区关联关系量化分析,并且利用多目标优化模型对港口功能区布局规划问题进行建模,主要包括以下几个方面:(1)利用港口物联网日志数据以及生产业务系统车辆作业轨迹数据,通过使用关联规则理论对轨迹数据进行数据挖掘并对挖掘算法进行改进,对港口功能区之间的关联关系进行量化,并且找出港口中的关键路段及关联规则,为后文的模型求解提供数据支持。(2)根据散杂货港口特点构建散杂货港口布局规划模型,通过港口功能区关联度最高、港口关键路径行驶时间最少、港口作业成本最少三个目标构建多目标优化模型。使用改进的遗传—蚁群两阶段算法,对所建立的模型进行求解。采用熵权TOPSIS理论方法对得到的均衡解进行方案评价,找出最优方案,并且使用港口真实数据进行算法分析及模型检验。(3)根据散杂货港口特点以及前文的模型构建及求解过程,设计并且开发散杂货港口功能区布局规划系统。采用vue.js+Spring Boot+Mybatis的集成架构,采取前后端分离思想,运用FP-Growth算法所得到的数据,将遗传—蚁群算法进行融合,使其在散杂货港口布局规划系统中得以应用。实现布局规划系统的智能性。本文将关联关系理论、多目标优化理论、熵权TOPSIS理论引入港口功能区布局规划问题中,为解决港口布局规划问题提供新的思路,也丰富了港口功能区布局规划问题的相关理论。散杂货港口功能区布局规划系统满足了散杂货港口建设的实际需求,实现了相关联功能区的有效整合,提高了港口物流资源的优化配置。