随着社会的进步和国民经济的不断发展,我国的民航事业近几年发展迅速,为了将机场资源高效的调动起来,并提高航班的准点率,需要对机场的各种资源进行合理的运作管理与调度。加油车是机场重要的地面保障资源,对其合理的调度,可以有效提高航班的准点率,减少航班的延误。由于机场的各种信息是动态变化的,单纯的只考虑静态环境下的调度并不能很好地适应现实中的实际情况,因此需要在发生扰动事件后及时的规划调度。然而,目前对于机场地面保障资源调度的研究大部分着重静态调度问题,因此,本文在对带时间窗的机场加油车静态调度问题研究的基础上,进一步开展了发生扰动事件后的加油车重调度问题,具体研究内容及成果如下:采用改进粒子群算法求解机场罐式加油车静态调度问题。通过分析机场加油车的服务流程,建立最小化加油车的行驶距离、最小化延误时间和最小化加油车的数量的多目标优化模型,采用非线性递减惯性权重策略来改进粒子群算法,在满足多种约束条件下求解带时间窗的机场加油车调度问题。通过仿真计算实验,并与节约算法和遗传算法进行对比,证明采用改进粒子群算法在求解机场加油车调度问题上的有效性和优越性。采用两阶段算法求解发生扰动事件后的加油车重调度问题。为了应对实际机场运行中的动态扰动情况,进一步研究当发生扰动事件后及时调整调度方案问题。在之前建立的模型的基础上将扰动因素加入约束条件进行改进,采用两阶段算法求解重调度问题,首先利用之前改进的粒子群算法求解静态调度的预优化路径,采用任务分配算法将预优化路线分配给加油车,然后设计递归搜索启发式算法进行动态重调度,从而获得最终的调度路径。在MATLAB工具上实现设计的递归搜索算法并进行仿真计算实验,求得了新的车辆路径方案。