航班计划是航空公司一切生产活动的基础和核心,其高效与否直接影响航空公司的正常运行及经济效益。航空公司现有的航班计划一般是在外界环境确定的条件下建立的,但实际执行过程中,需求变化会导致机型指派不合理;恶劣天气、流量控制、保障不力等各种扰动会导致执行时间与计划时间产生或大或小的偏差,易出现航班晚点甚至大面积延误。为了更好地应对外界扰动引起的不正常航班问题,本文从广义航班计划的各环节出发,进行抗干扰性优化。主要分为两部分:一是对扰动下的机型指派问题进行研究,考虑需求变化这一扰动因素,针对旅客量非线性的变化规律及样本有限的情形,设计了基于GA-SVR的航班市场需求预测模型;基于预测结果考虑提高受扰航班的恢复效率以及航班运营经济性,建立了双目标机型指派模型。通过实例分析,验证了模型可在牺牲较少利润(降低7.3%)的同时较大幅度提升抗干扰性(提高16.7%)。二是对日常扰动如雨雪天气、流量控制、机场繁忙、旅客延误、地面保障不力等情况下的飞机排班问题进行研究。首先分析无外界扰动、航班完全按照时刻表运行下的一般飞机排班模型。在此基础上,考虑扰动下航班起降时刻发生变化的不确定情况,引入时刻变量和抗干扰性目标,建立航班进离港延误时间最小、维修机会最大的双目标一体化优化模型,以进行航班时刻与飞机排班的优化。最后通过建立航班运行系统仿真模型模拟扰动下航班计划的运行,得到航班延误时间及运行时间参数,并结合确定性飞机排班模型设计仿真优化迭代算法,对飞机排班一体化优化模型进行求解。实例分析表明,通过构建的模型和算法可以获得较为满意的航班时刻和飞机排班方案,有较好的抗干扰性。