机组成本是航空公司的主要成本支出之一,对航空机组排班（下文简称机组排班）问题进行研究能够有效削减机组成本,克服人力资源受限、排班过程繁琐等困境。机组排班问题的目的是将一组飞行任务分配给对应机组人员执行,为缩小问题规模和降低求解难度,以往研究大多采用两阶段机组排班方法,将问题划分为机组配对和机组指派两个阶段分别求解。然而两阶段排班的求解结果易陷入局部最优解,因此集成机组排班方法成为了新的研究趋势。当前机组排班领域对机组人员偏好的定义有所局限,考虑到满足机组人员偏好对于增强机组人员满意度和稳定性进而促进航空公司长远发展的意义,本文参考其他领域中对机组人员偏好的定义,结合机组排班问题特性提取机组人员偏好特征,定义了4种机组人员偏好,依据机组人员偏好和集成机组排班方法,建立考虑偏好的多目标机组排班模型。基于快速非支配排序思想的高效率和分布估计算法优秀的全局搜索能力,本文设计了一种改进的非支配排序分布估计算法。该算法的改进之处在于:在运算过程中更新并依据决策单位状态进行解的构造和采用基于登山法思想的去冗余算子对可行解进一步优化。该算法针对机组排班问题时空约束严格、组合规模庞大的特征构建了完整的启发式逻辑,克服了优化过程中的随机性和盲目性困境,为集成机组排班方法提供了新的求解思路。通过与CPLEX求解器、单目标分布估计算法和两种多目标遗传算法的对比实验,证明了改进的非支配排序分布估计算法求解多目标机组排班问题在小规模案例上能够迅速逼近精确解,在大规模的案例上相较于其他算法拥有更强的全局搜索能力和收敛能力。