随着民航运输业的快速发展,开设的航线及航班数量增加,机场高峰时段航班的服务效率与有限的机场容量之间的矛盾日益突出,最直接的表现是航班延误事件频发,随之导致了旅客满意度的下降,油耗增多,碳排放量增大等问题。而地面等待策略是空中交通流量管理的重要管控措施,是缓解空中交通拥堵、提高航班运行效率的有效手段。因此,为解决上述问题,开展地面等待问题的研究具有重要意义。本文在对国内外相关成果综合研究的基础上,分别对地面等待问题的模型构建、算法求解及算法优化方面展开了深入研究,主要工作与研究成果概述如下:（1）归纳总结国内外相关文献及研究成果。主要对地面等待问题、求解算法的研究现状进行概括和总结,发现现有关于地面等待问题的研究集中在最小化总延误时长的单一目标优化,但是在实际运营中,乘客、油耗等也是需要纳入考虑的关键因素,故提出了本文研究问题的理论和现实意义。（2）构建了考虑航班延误时间、旅客满意度和碳排放的多目标优化问题模型,并对系统内目标机场所有进离场航班时刻做统一的运筹优化,旨在充分利用机场时间片资源,减少航班延误及其带来的负面影响。（3）基于非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）针对本文所构建的多目标优化问题设计了大规模求解算法,并考虑了遗传控制参数优选在求解大规模数据时的重要性。因此,结合最优计算量分配方法（OCBA）优化求解算法,对比分析实验结果,优化后的算法在解的质量、迭代次数上均有提升。（4）进行了实际航班信息的案例实验。以北京首都国际机场、上海虹桥机场、广州白云机场三大枢纽机场为例进行验证,通过对比分析,证明了模型及算法的合理性和有效性。（5）总结全文并提出未来研究方向。客观总结全文,并结合本领域的相关研究指出未来能够扩展和深入研究的方向。