未来,我国终端区将逐年递增,终端区内的交通流量也在不断增加。根据每年统计的数据显示终端区内空域资源与飞行流量的增长不成正比,加上近年来终端区内流量趋于饱和,出现了较为常见的终端区内航空器拥堵,航空器间存在冲突,延误严重等现象。此类现象不仅严重影响到航空器的安全,航空公司的利益,也给管制员造成了极大的工作负荷。因此有效的提升终端区内航空器运行效率,更好的确保航空器在其空域的安全飞行,降低管制员的负荷以及公司的运行成本,是目前有待解决的问题。本文的研究场景为多机场终端区。首先,根据航图了解国内多机场终端区的空域模型,空域的运行模式以及在该模式下的运行特征和影响因素并进行相应的分析;其次,通过对上述问题的研究分析,找出影响较高的运行系统相关性因素并找出主要的解决目标以及相关约束,从航空器延误,管制员负荷以及各机场资源平衡三个方向提出全新的多机场终端区航空器进场协同排序模型;最后,在了解传统遗传算法的优缺点后,利用成都终端区为实例引入结合模拟退火算法的的NSGA-II算法对该模型进行仿真求解。结果表明基于改进遗传算法对比先到先服务以及未改进的遗传算法在航空器进场排序效率上分别提高55.2%和28.1%。由此可见,所提出的模型能有效的提高航空器排序的效率。本文的特色与创新之处是从实际出发提出全新的进场协同排序模型,利用改进后的遗传算法求解了该模型,在算法中加入了滑动窗口思想使得求解结果更加收敛更加优化,从而大大降低航班延误,管制员负荷以及提高空域资源的公平分配。