随着我国民航运输业的快速发展,航线资源被不断开发,大型枢纽机场也随之不断扩容。高密度的航班起降,使机场场面运行面临的压力愈发沉重,航班保障作业需求和地服保障容量在供需关系上表现出巨大的冲突。如何在机场现有条件下,动态评估地服保障的容量水平,基于容量评估的结果,优化地服保障的排班方案,对充分利用地服保障资源、提高机场场面运行效率、有效减少因地服保障造成的航班延误和提升民航运输服务质量等方面具有一定的现实意义。本文将机场地服保障系统作为研究对象,分析了地服保障运行的特征,利用数学模型、仿真技术和启发式算法对地服保障容量评估和排班优化方法进行了研究。首先,根据地服保障运行的关键特征,建立了保障作业区域的拓扑模型,确定了保障作业时间窗的计算方法,按工作模式对保障作业车辆进行了分类。其次,由地服保障容量的定义,按照不同类别的保障作业车辆,构建了容量评估模型,通过历史统计数据和计算机仿真可以计算日期望容量和小时高峰容量,在容量评估模型的基础上,提出了保障作业车辆响应能力值。接着,通过分析地服保障排班问题的特点,构建了排班优化模型,利用保障作业车辆响应能力值改进了蚁群算法,设计了排班优化算法,针对异常情况,提出了排班方案的局部优化策略和全局优化策略。最后,以国内某枢纽机场T1航站楼的加油车为例,在Python开发环境中进行应用分析,应用结果显示:该机场加油作业容量不足,与实际情况较为吻合,地服保障容量评估方法具有较好的适用性;地服保障排班优化方法能使因加油作业造成的航班延误下降56.87%,其中平衡加油车工时的效果尤为明显。