良好的人员排班可以使机场地面的数十种岗位高效配合,为航班及登机旅客提供可持续且高质量的地面服务,使机场各岗位人力资源和设备得到高效利用、各岗位任务的需求人力得到最大化满足、员工间的工作量公平性得到最大化保证。目前国内某枢纽机场已建立覆盖机场地勤,物流,安检,航服四大类共计109种地面岗位的人员排班系统。当前使用排班系统进行地面人员优化排班具有约束配置种类更换频繁,缺乏约束配置标准,依靠排班人员经验来进行约束配置,各约束上下限松弛程度不一致,不同岗位排班输入数据中的班次信息、人员信息、排班资质等具有较大差异性等特点。以上各种因素使排班系统在进行人员优化排班时易出现优化模型中冗余约束多、未分配任务多、排班失败、所排方案公平性差、排班时间长等排班效率低下的问题。为了解决当前机场地面人员优化排班特点所带来的一系列排班效率低下的问题;本文将对排班系统中优化排班数学模型的约束配置过程进行研究,实现对每次排班所配约束进行优化配置;达到在模型求解之前就将优化排班模型中的冗余约束过滤掉并根据输入的班次信息、人员信息来定义剩余约束上下限值,提高机场的排班效率的目的。研究内容如下:首先,分析汇总机场当前地面各岗位排班需求,构建覆盖机场地勤、航服、安检、物流等业务模块的地面人员优化排班数学模型。其次,基于冗余理论设计冗余约束判定算法分析各约束在不同排班数据下的冗余性。再其次,设计了约束边界值确定算法来统一确定约束边界值并避免约束上下限松弛程度不一而导致的约束冗余性判定失误。然后,将众多历史排班数据作为训练样本集合,建立以决策树模型为基础的冗余约束先验知识专家系统,再以该专家系统和约束边界值确定算法为基础,建立了针对当前机场地面人员优化排班模型的约束自适应配置方法,以实现约束优化配置。最后基于新的历史排班数据,对比专家系统较冗余约束判定算法在预估冗余约束上的速度和准确度,验证了专家系统存在的必要性和合理性。其次,通过对众多历史排班数据在约束自适应配置方法下的求解情况进行分析并对比之前未约束自适应配置下的求解情况,从优化模型约束规模、未分配任务数、排班成功率、排班公平性以及模型求解时间等方面验证了本文研究成果的实用性与有效性;达到了促使机场更多岗位采用自动化排班方式,提升机场当前排班效率,降低排班成本,提升地面岗位人力资源利用率,最终增强机场在全球航空中的竞争力的目的。