随着民航业的发展,空域日渐拥堵。航空器在拥堵的空域内,就常常会发生航空器有潜在冲突的问题,如何高效地进行解脱路径的规划问题也具有了重要的现实意义。据统计2020年全国客运公司共执行航班352.06万次,其中正常航班311.64万次,平均航班正常率为88.52%。影响航班正常率的各项因素中除航空公司、空管原因及天气原因外,主要由航线结构引起的航空器多机冲突。因此,更加高效准确地探测航空器间的冲突及时进行冲突解脱成为缓解冲突发生的主要手段。本文首先通过对传统随机化算法进行优化,基于四维航迹预测将随机抽取的样本控制在航空器达到最小预测间距内以缩小其范围,使其具有更高可信度,以准确高效地模拟航班冲突。然后针对上述冲突航班采用改进的排序蚁群算法对冲突航班进行航迹规划以解决冲突,最大程度保障航空器再有冲突运行下的效率、安全性以及经济性,减少航班的延误距离。本文的主要研究过程首先通过整理文献,简单介绍了目前航空器冲突探测以及冲突解脱路径规划的国内外研究现状、以及四维航迹与冲突探测及路径规划的关联性。接下来通过使用基于等角航线的航迹预测方法,对空域内航空器进行到达最小间距时间与距离的预测。通过到达最小间距时间,进行了对随机化算法的优化,选取该时间前后两分钟的范围进行了冲突概率的计算。这样不仅可以提高随机化算法的时效性,也可以保证随机化算法的精确性,然后通过仿真,将蒙特卡洛、随机化算法与改进后的随机化算法进行结果对比。然后通过蚁群算法来进行冲突路径的解脱,改进算法是通过加入基于排序的蚁群系统,通过实验仿真来进行冲突路径的解脱,再与传统蚁群和引入精英蚁群策略算法的结果对比,证明该算法的优越性。