近年来,我国民航产业取得了迅速发展,空中交通流量亦显著增加。与此同时,其引起的机场跑道拥堵现象也越来越严重。机场终端区的飞机排序问题作为空中交通流量管理的关键问题,其高效解决对于减少飞机延误、提高跑道容量和利用率等具有重要意义。现有研究成果大多研究单一运行模式(起飞或降落)下的飞机排序问题,但近年来,为了进一步提高跑道的利用率,越来越多的机场采用混合起降跑道。但关于混合起降飞机排序的研究成果则相对较少。鉴于上述分析,本文以单跑道混合起降飞机排序问题为研究对象。此外,考虑到在混合起降运行模式中,着陆飞机所带来的延误远远大于起飞飞机,本文给与着陆队列一定的优先性。主要工作和研究成果如下。建立着陆优先的优化模型,并提出两种两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法。该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离。对于着陆队列,考虑最小时间间隔、时间窗、受限位移约束(CPS)等多种约束,提出基于受限位移约束的蚁群算法(CPS-AC)对着陆队列进行优化。该算法一方面通过CPS约束确保调度的可操作性和公平性,另一方面则利用AC算法在全局范围内的贪婪搜索能力来提高运算的效率。更为重要的是,CPS-AC算法扩大了CPS策略的求解适用范围。在第二阶段,TPLP算法以不改变已排着陆队列的次序及着陆时间为原则,将起飞队列按最早起飞时间的先后顺序插入到着陆队列中。M-TPLP算法则允许对已排着陆飞机的着陆时间进行适当的调整,将起飞队列插入。该两种算法分别在不同程度上确保了着陆飞机的优先性,可以较好的应用于现实的空中交通管理系统中。文章最后通过一系列的仿真实验验证所提算法能有效减少混合起降飞机的队列完成时间,提高跑道的运行效率,从而能够在一定程度上为空中交通流量管理提供理论依据。