现阶段的航空产业中,由于受到诸多因素与条件的影响,使得机组的排班问题一直困扰着国内大部分的航空公司。目前航空公司大部分的支出成本来自于燃油费用,不过在近期的发展趋势上来看,人力资源的使用大大增加,已然仅次于能源的消耗。因此说,尽可能降低人力资源的消耗,并针对机组排班问题设计出详细科学的系统方案已经迫在眉睫。本文借鉴大量国内外相关资料,先是对机组排班进行论述并针对机组的配对情况以及机组人员的安排等相关内容进行分析。对现在常用的算法进行比较,比如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法和人工神经网络算法的优点缺点以及适用程度。在分析机组排班理论及算法的基础上,对机组排班各阶段进行算法设计,采用遗传算法进行优化求解过程进行优化设计,分析遗传算法特点和不足并在此基础上加以改进。基于开发策略中分治的思想,本文将机组排班问题分解为多个子问题加以解决。子问题包括机组配对算法设计,机组成员指派算法设计,遗传算子设计,而后详细设计机组排班子系统各阶段流程及数据结构,将抽象的算法描述具体实现。在航班机组自动排班系统研究中,机组配对阶段最主要的数据结构是记录产生的勤务组,包含多个航段的信息及一些辅助信息;机组成员指派阶段最主要的数据是人员的相关信息和机组指派信息,以便于后续的优化求解。因此在算法研究上,通过分析可将其分解为勤务和勤务组生成、机组配对优化、机组生成及机组人员指派等主要环节。每个环节都有相关算法或解决方案,应用时主要考虑算法的可行性,可靠性和可实现性。根据遗传算法的特点来生成该算法的基本框架与基本流程,并综合机组排班问题建立的数学模型具有参数多、限定条件多、初始数据量大等特点,对典型遗传算法做出调整,进而对其相关的计算过程进行优化,让航空机组排班系统能够完善。通过对某航空公司的人力成本机构分析以及对飞行任务工作特点分析,在对机组排班等问题建立相应的数学模型后,对系统中的相关数据体系进行具体的测试。最后总结出机组排班系统的优劣势以及之后的展望。