随着民航运输业的飞速发展,机场航班的起降架次以及旅客的吞吐量都在不断增加,日益增加的航班数量与机场有限的资源之间的矛盾逐渐凸显,如何保证所有航班都能正常运行成为一个关键问题。航班的地面服务是保障航班能否正常运行的重要环节,目前机场各类服务车辆主要是由不同单位或地服公司进行单独调度,并且都是基于人工经验来进行调度方案的设计,难以保证调度结果的最优。当车辆资源紧张时,人工经验可能无法快速得到可行的方案,从而使得航班产生延误等情况。因此,为保障航班能够正常运行,对机场保障车辆协同与动态调度问题进行研究具有重大意义。针对大型机场保障车辆的调度问题。首先,对航班保障流程进行分析,以摆渡车、客梯车、加油车的服务流程为例,根据机场保障车辆实际调度中的约束条件以及不同的需求建立了车辆协同调度模型以及车辆动态调度模型。在车辆协同调度问题中从全局的角度建立了以所有车辆总行驶时间最小以及总均衡程度最高为目标的模型以及考虑不同车辆类型之间的区别的多目标优化调度模型。在车辆动态调度问题中针对信息的变化建立了以不同车辆行驶总时间最小为目标函数的动态调度模型。其次,对于车辆协同调度问题求解采用NSGA-II以及NSGA-III算法框架,利用CSP思想产生初始的可行解并设计了相应的交叉变异算子来提高算法的效率,提出了车辆协同调度算法。对于动态调度问题,根据不同的信息变化采用不同的调度策略主要包括全局重新规划与变化部分重新规划以及局部重新规划策略,其中局部重新规划策略主要是将改进的离散差分进化算法作为主要的求解算法。最后,对昆明长水国际机场车辆的实际运营数据进行挖掘,获取不同停靠点之间的行驶时间等信息。并将航班数据以及车辆数据输入模型中进行实例分析,实验结果表明车辆协同调度算法与人工调度策略相比,在行驶时间和任务均衡上都有更大的优势;实验结果表明车辆动态调度算法在解决考虑航班信息变化影响的问题时,能够很好的继承车辆协同调度的方案,满足车辆动态调度的要求,降低车辆的运行成本。