近年来,随着全球交通量的急剧增加,对航空运输的需求也呈现上升趋势。机场越来越面临容量压力,机场管理的复杂性显著增加,如果分配不当可能会发生航班延误或事故,甚至会出现多米诺骨牌效应影响机场的整体运作。如何对机场资源科学合理的分配规划是机场运行安全高效的前提和保障。本文首先将遗传算法和禁忌搜索融合在一起,提出了一种新的改进遗传算法,然后在新增卫星厅的情况下,考虑中转旅客的航班-登机口分配问题,建立了以运营成本最小,顾客满意度最大的优化模型,进而利用改进的遗传算法求解模型,结果显示,模型对机场登机口分配进行了优化,降低了运营成本和提高了顾客满意度。第一章主要给出登机口分配问题、模型求解方法和遗传算法的一些研究概况,提出了本文的主要研究内容。第二章主要对登机口调度问题进行了描述,包括民航机场介绍,中转旅客登机口分配。进一步阐述了登机口的分配流程,优化目标以及约束条件,为本文构建了理论基础。第三章首先介绍了遗传算法的原理,为了防止算法早熟,得到局部最优解,对算法进行了改进,用禁忌搜索来代替标准遗传算法中的变异操作,使用禁忌搜索来代替变异算子,并对每个个体进行禁忌搜索。该算法将禁忌搜索算法与遗传算法相结合,从而在保证算法全局搜索能力的前提下进一步加强局部搜索能力。第四章在单纯的航班-登机口的优化分配问题的基础上,同时考虑顾客满意度。考虑到卫星厅的建立是为了缓解机场容量压力,使旅客能得到更好的服务,但新增卫星厅对中转旅客造成了一定的影响。于是,为了保证中转旅客的成功换乘,结合航班、登机口自身特点,定量化分析各类影响因素,从而建立终端运营成本最小和顾客满意度最大的航班-登机口分配数学模型。第五章利用改进遗传算法编程对上述登机口分配优化模型进行求解,以Matlab软件辅助实现。通过对分配结果的分析,进一步验证本文所研究的航班-登机口优化分配模型和所用算法的有效性,一定程度上也为机场决策提供更加全面、可靠的方案。