针对外集卡到达时间的不确定性,提出自动堆垛起重机(ASC)作业序列的动态优化,从而以减少ASC作业完成时间以及ASC和外集卡等待时间为目的,提高自动化集装箱码头堆场的作业效率。首先,结合混堆模式下集装箱作业类型与外集卡动态到达的特点,提出ASC动态匹配外集卡作业任务的策略;其次,构建ASC作业时间最短与ASC和外集卡等待时间最短的多目标模型;最后,设计基于动态规则的非支配排序遗传算法Ⅱ (DRNSGA Ⅱ)作为求解算法。在小规模算例实验中,分别运用DRNSGA Ⅱ与遗传算法(GA)求解动态策略和随机策略下的ASC作业问题。实验结果表明,DRNSGA Ⅱ求解的动态策略下目标函数值优于随机策略28.2%,并且动态策略下DRNSGA Ⅱ的求解结果优于遗传算法23.3%。在大规模算例实验中,比较了DRNSGA Ⅱ与多目标粒子群优化(MOPSO)两种算法的性能。实验结果表明DRNSGA Ⅱ的求解结果优于MOPSO算法6.7%。可见DRNSGA Ⅱ能够快速生成多样化的非支配解,为混堆模式下的ASC动态作业提供决策支持。