泊位分配算法用于解决集装箱码头的泊位分配问题（Berth Allocation Problem, BAP）。经典的泊位分配问题是指，给定集装箱码头的泊位布局和待处理船舶的基本信息（大小、吃水量、预计到达时间、处理时间等），在满足各种约束条件的情况下，给从码头进出口的船舶分配停泊位置和时间，目标是使得船舶的码头停留时间最小。

则优算法平台中的泊位分配算法可以处理三类泊位分配问题的约束条件，即泊位布局约束、船舶到达/出发时间约束和船舶处理时间约束。

1.泊位布局约束：

（1）离散布局：码头被划分成若干固定泊位，每个泊位一次只能服务一艘船。

（2）连续布局：船舶可停靠在码头的任意位置。连续布局的泊位分配问题相较于离散布局复杂很多，但是能够更好的利用码头空间。

（3）混合布局：码头同样被划分成若干固定泊位，但大船舶可能占用多个泊位，多个船舶可能占用一个泊位。

（4）船舶吃水量：在分配船舶的泊位时，考虑是否符合船舶的吃水量要求。

2.船舶到达/出发时间约束：

（5）静态到达约束：船舶已经到达且正在码头等待。

（6）动态到达约束：每艘船舶的到达时间是确定的。

（7）循环到达约束：根据航线计划，船舶每隔一个固定的时段会回到码头。

（8）随机到达约束：船舶的到达时间服从某种随机分布，或者已知概率分布的离散场景。

（9）最晚出发时间约束：船舶需要在预先设定的最晚出发时间之前出发。

3.船舶处理时间约束：

（10）固定处理时间：船舶在码头的处理时间预先设定且不会改变。

（11）随机处理时间：船舶在码头的处理时间服从某种随机分布，或者已知概率分布的离散场景。

（12）处理时间与其他决策有关：1.与船舶停靠泊位位置有关；2.与给船舶分配的岸吊数目有关；3.与相应岸吊的的调度计划有关。

根据生产实际的需要，泊位分配问题还可以考虑以下不同的目标函数：

（a）船舶等待时间最短：船舶停靠泊位之前的等待时间最小。

（b）船舶处理时间最短：船舶卸货/装货的处理时间最小。

（c）船舶延迟出发的时间最短：船舶超过最晚出发时间的延迟量最小。

（d）船舶消耗能量/碳排放最小：考虑绿色环保，船舶产生的碳排放或者燃烧的能源最小。

（e）码头操作费用最小：岸吊、堆场车辆、人力等资源的费用最小。