由于恶劣的天气状况、意外的飞机故障和空中管制等,航空公司的正常运营经常会受到干扰,导致航班不能按原计划正常执行。不正常航班不仅会给旅客带来不便,而且还会给公司造成经济损失,影响公司形象。当不正常航班发生时,航空公司会采取一系列临时措施,如取消航班、延误航班、调机甚至改变航线等,使航班运营尽快恢复正常,将其损失尽可能地降到最低。因此不正常航班恢复决策问题一直受到航空公司的高度重视,也一直是航空运筹学学术界关注和研究的热点。本文研究不正常航班恢复决策问题的模型与算法,具体做了以下两个方面的工作。首先,在经典模型的基础上,将飞机的巡航速度调整作为新的决策手段纳入整合到决策优化问题中,构建了基于时间带近似网络的决策模型。该模型是一个混合整数非线性规划,鉴于模型复杂性,结合实际运营的特点和模型结构,本文对模型进行了重构,巧妙地将混合整数非线性规划分解为若干个线性规划,并通过LINGO软件求解。算例的结果验证了该模型和算法的有效性和实用性。其次,本文将上述模型的适用范围推广到多机型,在目标函数中增加了由不同飞机类型交换造成的溢出成本,并在约束条件中加入了旅客失望率。构建启发式算法进行求解,通过对算例进行分析,表明了该模型和算法对多机型不正常航班恢复决策问题的解决具有良好的效果。