在机场日常运行中,停机位是最为核心的资源之一。然而,机场建设的速度远远赶不上航班数量的增加,常规的停机位分配方案越来越难以满足机场需求。机场停机位分配结果的好坏直接关系到航空运输系统各方的利益。好的停机位分配方案可以减少机场管理方面的日常调度成本和飞机维护成本;可以降低机场运行时的风险因素;也可以提高乘客的出行舒适度和满意度。一些不经济、不合理的分配方案一旦投入使用就可能会导致机场与旅客、机场与航司之间的不理解,甚至产生矛盾。因此,机场停机位分配算法的研究能够为机场运营方提供高质量的停机位分配方案,具有重要的应用价值。本论文的主要工作有:一、对国内某机场的实际运行情况进行分析研究,确认导致机场停机位分配结果鲁棒性不足的原因主要有两点:一是在分配停机位时对于同一机位的接续航班之间没有预留足够的间隔时间叠加大量延迟起飞的飞机。二是机场在安排停机位时考虑不周,导致一旦停机时间过长就需要调换停机位。这也是为什么在半年的时间跨度中,对于停机时间小于4小时的飞机,机位调整率只有约千分之一。二、分析了机场运行状况后,针对目前呈现出的问题,建立了一种较为完备的停机位分配问题模型,在综合考虑各种常见的单优化目标的评价函数的基础上,提出了一种该机场实际情况的多目标优化的评价函数。通过对真实数据的模拟,在相同评价函数的基础上,该结果比人工结果在函数值和真实分配效果上有着同步提升。说明了该评价函数确实能比较好的拟合实际需求。三、在对深度学习和强化学习的进行了一些阐述之后,提出了一种基于深度强化学习的停机位分配算法,详细说明了该算法的运算过程。并将该算法同其他优化算法进行了比较。通过对真实数据的仿真模拟,该算法领先人工分配结果9.5%,领先粒子群优化算法、遗传算法5.3%,领先禁忌搜索算法3.2%。