记者近日从宁波诺丁汉大学获悉，由该校计算机科学系主任白瑞斌教授领衔的团队与宁波舟山港的合作项目——“物流服务网络设计及海公铁智能集装箱运输综合调度系统”已结题，子项目“港内车辆优化调配系统”在某集装箱码头运行近一年，岸桥单机效率平均提升2.2%，集卡作业效率提升14%，重载率提升10%。保守估算，可年节约成本1000万元。

　　去年，宁波舟山港每天有数十万辆次的集装箱卡车进入各个码头、堆场装卸货物。一般来说，每辆集卡与每路桥吊绑定，只能实现单程重载，若想实现双程重载，需要人工手动干预，效果不理想。白瑞斌教授开发的“港内车辆优化调配系统”打破了这种惯例，让模型和算法来寻求最佳集卡任务，再通过港口操作系统将任务派发给集卡司机，有效实现集卡从堆场到岸桥在时间和空间维度上的最佳匹配。

　　团队将机器学习和运筹学方法相融合，算法在1秒内就能获得高质量的优化方案。据了解，这种装卸作业模式大大降低集卡汽耗。