(3)對於因進口重箱堆存期不同而造成的翻箱，可采取有計劃的規避方法，即將堆存期較長的進口重箱與其他進口重箱分列堆放，以減少翻箱。
2.1.3廣度優先搜索法
董琳等[3]將翻箱問題抽象為從初始狀態到目標狀態的過程，從理論上說明可采用廣度優先搜索法求得目標狀態。廣度優先搜索流程見圖1。
在實際應用中，由於數據量大且計算過程耗時長，需對廣度優先搜索進行限製和優化。
2.1.4整數規劃模型
白治江等[4]提出堆場翻箱問題的整數規劃模型。對已知的初始堆碼狀態，在同一貝位內翻箱，使最終堆碼狀態滿足積載計劃所規定裝船順序的要求，並使翻箱次數最少。
2.1.5啟發式算法及其改進算法
徐亞等[5]對翻箱和倒箱作業中落箱位置的確定進行研究，提出啟發式算法H及其改進算法IH。仿真實驗結果表明，啟發式算法H及其改進算法IH在求解的效果和穩定性方麵均明顯優於原有的啟發式算法OH，其中改進算法IH與算法H相比又有進一步的提高。
2.2國外研究現狀
WATANABE[6]提出簡易索引法，這種方法可估算集裝箱碼頭跨運車係統和起重機係統重置集裝箱的數量。
CASTILHO等[7]分析進口集裝箱碼頭，並針對進口集裝箱碼頭堆場的翻箱作業提出相應的操作策略。
KIM[8]提出在隨機檢索集裝箱的情況下集裝箱重置數量的計算公式，並證實其在精確性方麵優於前人的方法，有利於實現集裝箱重置數量的最小化。
KIM等[9]提出針對出口箱定位的數學模型、動態方法和決策樹。較重的集裝箱可能最早裝船，因此，將較重的集裝箱堆放到較高層可減少集裝箱重置數量。
AVRIEL等[10]為優化裝船流程研究集裝箱重置問題，並提出01整數規劃模型和啟發式算法模型。
KIM等[11]提出確定翻箱位置的2種方法，即分支定界算法和啟發式算法，並對這2種算法進行比較，結果表明，啟發式算法的實時性較好。
3目前研究存在的不足
(1)由於造成碼頭堆場翻箱的原因很多，而且現實中各個碼頭的實際情況不盡相同，導致目前的翻箱優化研究難以考慮所有情況，得出的算法無法完全滿足實際操作要求。
(2)算法優化程度不夠。翻箱研究本質上是尋求最優策略的過程，需要通過運用多種算法解決這一問題，並應用於實例對不同算法的結果進行比較，尋求最優算法。
(3)在堆場翻箱作業中，缺乏與實際問題相結合且操作簡單的可視化操作係統。
4未來研究方向
從目前國內外對集裝箱碼頭堆場翻箱技術的研究來看，國內側重於實際操作經驗的分析和總結，國外則主要通過解決集裝箱檢索和定位問題實現翻箱優化。
在碼頭堆場翻箱技術的研究中，與實際相結合是研究的基礎，算法優化是研究的關鍵，可視化操作係統是研究的最終表現形式；因此，未來集裝箱碼頭堆場翻箱技術的研究方向如下：
(1)與實際相結合未來堆場翻箱技術的研究應當與實際相結合，從而盡可能全麵地解決實際問題。