航空运输运行在不确定的环境中,受恶劣天气、飞机故障等因素影响,航班不正常运行事件频发,导致航空公司的成本损失与商誉损失。优秀的航班恢复处置方案可以有效减少由航班不正常运行产生的运行成本。因此,不正常航班计划恢复是航空公司运行控制业务的重要一环。不正常航班恢复问题是一种复杂的组合优化问题,具有NP-Hard性质。同时,航班调度问题的影响因素与恢复方案呈现多样性与复杂性。为对航班不正常运行事态提供快速高效的处置方案,提出一种基于离散时空网络的航空公司不正常运营计划恢复方法。首先,分析影响航班正常运行的因素,构建机场关闭与飞机故障两类不正常运营的场景。进一步总结航空公司采取的恢复措施以及恢复流程,比较当前研究采用的模型及算法,结合典型算例分析模型的计算规模,从而提出本文采用的算法与模型。其次,针对飞机不可用与机场关闭两个常见的延误场景,设计离散时空网络算法,以实现对航班恢复过程中飞机运行状态的精确捕捉。结合典型算例对所提算法进行验证,生成所有可行的航段方案。再次,通过引入航班相异度惩罚,构建了最小成本模型,提高了模型中航班延误成本的精度,以此为基础建立基于航线的航班恢复数学模型。结合intlinprog求解器对航班恢复模型进行求解,并分析当前求解方法的弊端。最后,针对邻接矩阵无法存储时空网络图重复边的问题,通过设计三元组存储单元,改进算法存储结构,使其适应于有重复边的图搜索问题。设计深度优先搜索算法求得单飞机航线解空间,为每架飞机构建航班恢复方案集合。结合约束条件对模型的约束制定剪枝原则,采用分支定界的方法实现模型的快速精确求解。结合实际航班不正常运行案例进行仿真实验,表明本文所提模型对求解航班恢复问题有较好的效果。为实现航班不正常运行过程中飞机路线的快速恢复,本文面向机场关闭和飞机故障两类延误情景,设计离散时空网络算法,并提出了深度优先搜索与分支定界相结合的求解算法,制定的恢复方案对指导航空公司实际运营调度具有一定的参考意义。