随着中国经济的迅速发展以及经济全球化的普及,集装箱码头作为世界贸易中水陆联运的交通枢纽在我国经济发展中发挥着越来越重要的作用。集装箱码头中的车辆调度与箱位分配问题则是提高码头卸货效率的重要优化问题。然而在当前对该问题的研究中,多载车运输以及港内交通因素作为很多实际港口调度中的关键条件并未被很多研究者考虑。因此我们将双载车以及港内交通因素加到车辆调度与箱位分配问题中去,建立了一个新的数学模型并且设计了求解该模型的算法,最后将此算法应用在港口的仿真模拟系统中。本文首先将双载车引入到传统的车辆调度与箱位分配问题的模型中去,建立了基于双载车的车辆调度与箱位分配问题模型,并且分析了双载车模型与单载车模型的不同之处以及双载车模型的性质。接着针对码头内交通因素以及车辆拥堵因素的考虑,本文以码头的物理布局为基础建立了图模型,把交通规则抽象成图中的边的属性,车辆的拥堵抽象成图中边的权重,该模型的目标是为寻找图中最短的路径,对应现实中车辆最短行驶时间的模拟。在算法设计方面,我们详细分析了车辆调度问题与箱位分配问题的关系,在权衡了车辆调度、箱位分配以及车辆路径选择三个主要计算模块的时间消耗之后,设计了基于变邻域搜索框架的两阶段求解算法。对于第一阶段的箱位分配问题,我们利用了码头内常用的拥堵箱区分散车辆、空闲箱区集中车辆等优化策略,设计了三个邻域进行搜索。对于车辆调度问题我们则采用启发式的策略进行分配车辆。而针对车辆路径选择问题则依托图模型设计图搜索算法进行求解。最后我们设计不同规模的数值实验验证了算法的效果与性能,确定了算法的重要参数,并且对比了同样数据规模下不同算法的计算时间差别,分析了考虑交通因素对于算法计算时间的影响。最后本文将该算法应用在集装箱码头仿真模拟系统中去,验证了考虑交通因素能够有效避免车辆碰撞交叉等现象的出现,相比较不考虑交通因素的求解算法,本文的算法更加适用于码头的实际生产调度。