本项目聚焦于全球最大的单体自动化码头——上海港洋山四期自动化码头，与哪吒智慧科技（上海）股份有限公司合作，旨在通过数据驱动的方法研究超大型自动化码头的集成调度与优化。随着世界经济全球化趋势加剧，集装箱贸易持续增长，促使年吞吐量超过百万标准箱的超大型自动化码头成为国际物流体系的重要枢纽。这些码头作为复杂系统，其运行过程由多层级、长短期决策驱动，面临规模性、动态性和复杂性的挑战。因此，本项目致力于解决这些挑战，采用先进的算法和技术，如动态规划、强化学习、混合整数规划求解器等，针对岸桥调度、场桥调度、船舶智能配载以及卸船集装箱箱位选择等问题进行深入研究和优化设计。

本项目的总体目标是提高上海港洋山四期自动化码头的整体运行效率，具体包括四个方面：首先，基于启发式方法和机器学习技术优化岸桥调度，解决任务分配不均、作业顺序混乱及资源等待时间过长的问题；其次，利用深度强化学习技术实现场桥的高效自动调度，确保在满足安全距离和任务时效性条件下生成最优调度方案；第三，提出多阶段混合船舶智能配载算法，将复杂的船舶配载问题拆分为多个阶段逐步优化，提升配载方案的质量；最后，开发两阶段卸船集装箱箱位选择方法，以优化堆场空间布局，减少翻箱率并提高整体作业效率。通过以上措施，推动港口向智能化、高效化方向发展。

经过一系列的研究与开发工作，本项目取得了显著成果。在健康与安全方面，引入实时交通监控和动态协同策略有效避免了设备之间的冲突，特别是在场桥调度中应用强化学习不仅提升了响应效率，还确保了人员和设备的安全。环境保护方面，项目显著减少了岸桥单位作业能耗，并降低了碳排放量，符合联合国可持续发展目标的要求。此外，项目还成功实现了集装箱装卸船流程的仿真模拟，涵盖了从岸桥收发箱到AGV运输等多个环节，为实际操作提供了可靠的数据支持。尤为值得一提的是，通过CNN-DDQN算法优化SLAP问题所得到的解决方案，在实验场景中展现出优于传统启发式算法的表现，验证了该算法在处理集装箱堆场存储位置分配问题上的有效性与稳定性。