航空运输对发展国民经济和促进国际交往具有重要意义。我国民航事业正处在高速发展时期，与此同时终端区面临的航班拥堵问题也日益突出。飞机着陆调度(AircraftLandingScheduling，ALS)问题是终端区流量管理的重要问题，其目的是给进入终端区等待降落的飞机调配一个安全、经济的降落方案，保证机场的有限资源得到充分利用。因此，该问题的有效解决对增加终端区吞吐量、提高航空公司效益具有重大意义。　　 飞机着陆调度问题是一个典型的带约束的组合优化问题。飞机之间的排列具有指数级的搜索规模，每两架飞机之间的最小间隔时间约束使得总的约束量也达到指数级。机场中实时性要求高、空域跑道资源极其有限，当飞机数量不断增多时，快速得到一个既满足各项约束又尽可能减少消耗的调度方案极为困难。　　 针对机场终端区的飞机着陆调度优化中存在的技术难题，本文设计了基于免疫优化的调度方法来加以解决。　　 (1)针对整个解空间随着飞机数量呈指数级增长且存在大量不可行调度方案的问题，本文从不断排除较差和不可行调度方案的思路出发，利用免疫非选择不断排除较差的飞机序列：同时设计了基于独立子序列的实际降落时间优化算法。　　 (2)进一步，考虑到非选择方法缺乏正向寻优信息而导致的收敛速度慢的不足，本文设计了基于免疫的正向优化方法来解决飞机着陆调度问题。引入了免疫克隆选择机制加强了较好解附近的寻优过程，并针对问题特点进行了算子设计。在得到较优的飞机序列后，为了加速获得每架飞机的实际降落时间，设计了基于紧致子序列的确定性算法得到完整的调度方案。　　 在静态和动态两种问题背景下进行的实验表明，本文提出的算法可以快速得到飞机着陆调度的优化方案，对给定的目标函数优化效果明显，收敛速度快。