随着空中交通日益繁忙,空域利用率低、管制员工作负荷重以及空中交通安全事故频发等问题给空中交通管理工作提出了新的要求,传统的管理方法和管制设备已经不能适应现代航空业的发展,新的管理方法和管制设备的研究越来越受到相关科研学者的重视。本文首先阐述空中交通管理的基本概念和国内外相关领域发展现状,接着应用人工智能领域中知识库系统和智能算法技术,解决空中交通管理日常工作中遇到的问题,对一般情况下飞行调配和“自由飞行”条件下飞行冲突的解脱进行了建模,在此基础上以寻找最优算法作为系统核心算法为目标,分别比较和分析应用蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法产生解的优劣。论文的主要研究内容及创新点：(1)针对空中交通管理任务特点设计了知识表示与推理模型；(2)分析了蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法等相关算法的时间复杂度和空间复杂度,确定了各算法参数对算法性能的影响及参数确定依据；(3)总结归纳出空中交通管理中需要解决的问题,并应用知识库和智能算法解决这些问题,主要包括空中交通服务、空中交通流量管理、空域管理和飞行冲突的解脱等相关问题；(4)给出了应用智能算法解决空中交通冲突的模型和算法描述,详细阐述了该模型的主要思想、算法模型和实现步骤；(5)通过仿真实验,验证系统解决问题的质量以及参数对核心算法的影响。