近年来,美国开发了一种全新的理念用于空中交通流量管理(ATFM:Air Traffic Flow Management),即协同决策(CDM:Collaborative Decision Making)。该方法通过改善流量管理部门与航空公司之间的数据交换和交流便于进行更好的决策。本文对协同决策理论进行了系统深入的研究。首先介绍了国内外空中交通流量管理理论与方法的发展状况,其次介绍了原有地面等待策略问题的理论基础。然后,深入剖析了基于协同决策的地面等待策略的实施过程、支持工具以及核心算法,并探讨了时隙分配的原则。接下来研究了CDM GDP(Ground Delay Procedure)机场时隙资源的公平分配问题,提出了基于延误成本公平分配的新的协同地面等待优化模型。文中给出了航班延误成本的计算方法,将其用于优化模型中目标函数的计算,利用遗传算法对模型求解;应用国内某机场的实际数据进行仿真验证,并与RBS算法作了比较。仿真结果表明,所提模型不仅能有效地分配GDP期间的有限时隙,而且使航空公司间的延误损失得以均衡,显著提高了分配的公平性。然而,机场容量由于恶劣天气等突发原因受到限制导致大面积航班的延误,带来一系列航班替换和取消。本文在深入分析Compression算法的基础上,对算法进行改进,提出了“基于航空公司喜好”的时隙再次分配方法—OSC算法(Optimal Slot Choosing Algorithm),使得航空公司自主选择可用时隙,最后实际数据验证表明该算法使航空公司更好的参与决策,不仅体现了公平性而且提高了航空公司参与决策的积极性。最后在上述模型和算法的基础上开发了协同地面等待策略系统,该系统实现了上述模型和算法,并与原有的算法进行了比较,界面简单明了,易于理解。