机场始发航班与过站航班都要接受各种不同的地面服务,这些服务由相应的保障车辆完成,除冰是飞机起飞前的最后一项地面服务。除冰资源利用紧张的情况常常会出现在极端天气条件下及航班高峰期时,除冰的效率对机场的准点率有很大的影响。为了提高地面除冰保障的服务效率,本文针对某机场的除冰车辆调度问题,对集中除冰调度这种方式展开研究与仿真分析。针对除冰车辆调度优化问题,在考虑除冰时间约束、机型匹配、天气情况等其他约束条件的前提下,以飞机总排队时间、总起飞延误时间和飞机移动距离最小建立了机场集中除冰的多目标优化调度模型,将改进的贪婪随机自适应搜索算法(IGRASP)应用于模型求解。使用首都某国际机场的航班数据进行算例验证,并在先来先服务(FCFS)、贪婪无可用性检查(GWOAC)和贪婪有可用性检查(GWAC)三种算法下与改进的算法进行对比实验,实验结果表明提出的IGRASP能更好地针对集中除冰调度解决机场的拥塞情况。在验证算法的同时还将除冰车辆的工作时长与所服务的航班数量纳入考虑因素,实现了多目标平衡。分析多除冰坪机场的模型特点,针对除冰资源的投放量,构造机场离散除冰动态仿真模型,避免盲目增加资源供给给机场带来资源闲置问题。在Any Logic软件中进行Opt Quest决策优化,迭代出成本函数最小的决策变量,使用敏感性分析探究变量对函数性质的影响。由每次迭代中取得的最优解计算出除冰位投入数量与除冰排队队长、除冰逗留时间的关系,对机场的除冰资源安排有借鉴意义。