进口箱提箱作业是码头堆场作业的重要环节,影响码头的生产成本和效率。然而进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到港时间的不确定性,使得外集卡的提箱顺序与目标箱在堆场的堆存位置不匹配,导致大量翻箱,增加了码头的翻箱成本、作业时间,降低了资源利用率和服务质量。现阶段,码头可以利用集卡预约和GPS定位等技术,获得集卡到达信息,为优化提箱提供了条件。因此,本文针对进口箱提箱问题,基于部分集卡到达信息,以码头的作业成本和外集卡的延误成本之和最小为目标,建立提箱顺序与翻箱策略协同优化模型,优化外集卡的提箱顺序、龙门吊的任务分配以及翻箱方案。设计了一种翻箱策略和基于两阶段混合动态规划的启发式算法求解模型,并利用算例验证模型与算法的有效性。同时,分析不同质量的集卡到达信息和贝位规模对进口箱提箱作业的影响。结果表明:与码头普遍采用的提箱方式相比,通过调整外集卡提箱顺序并同时优化翻箱方案以及龙门吊的任务分配可以降低堆场翻箱率,减少龙门吊的移动成本,节省提箱作业的总成本。另外,集卡到达信息的质量会影响提箱作业的成本,集卡到达信息质量越高,优化效果越好,但不需要获取集卡到达的完全信息,已知部分集卡到达信息可以达到同样的优化效果。而且,翻箱策略和提箱顺序的优化也受贝位规模、贝位堆存密度、堆存分散程度的影响。