收集海量数据，包括船舶航行历史数据（如航行速度、时间、航线等）、港口作业数据（装卸时间、靠泊等待时间等）、货物运输需求数据（货物起运地、目的地、运量等）、气象数据以及市场动态数据等。这些数据是智能算法运行的基础。
运用机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等构建预测模型。通过对历史数据的学习，模型能够分析出不同因素与船期之间的复杂关系，从而预测未来可能的船期变化以及货物运输需求。例如，根据历史气象数据和船舶航行数据，预测在不同天气条件下的航行时间，进而预估船期调整的可能性。
在优化船期调整方面，利用运筹学中的优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等。以减少空驶率为目标函数，综合考虑船舶的载货能力、货物运输需求、港口资源等约束条件，生成最优的船期调整方案。例如，根据不同港口的货物需求，合理安排船舶的挂靠顺序和时间，使船舶在运输过程中尽可能满载，降低空驶里程。
实时更新数据并对模型进行迭代优化。由于航运市场动态变化，新的数据不断产生，需要定期将新数据纳入模型训练，不断调整模型参数，提高预测和优化的准确性，以适应不断变化的实际情况。
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