航空公司机组排班是一项复杂、庞大和连续的工作,具有多变量、强耦合和多目标等特点。目前国内大部分航空公司的机组排班工作主要依靠人工操作或者引进国外系统。因此,提高机组排班过程的自动化水平,已成为国内航空公司提高竞争力和成本控制的重要内容。本文应用人工智能的多Agent技术,研究并开发了基于多Agent的机组排班系统。论文首先分析了机组排班的基本过程,着重研究了机组配对(Crew Pairing)算法的实现技术。在分析目前机组配对几种典型算法特点的基础上,对其性能进行了分析对比。考虑到机组配对的数据量大,配对影响因素和配对目标多,本文选择了具有高效并行全局搜索特点的遗传算法对配对过程进行优化。其次,根据目标函数建立算法数学模型,利用遗传算法对其进行优化调度,在确定了遗传算法的染色体编码方式之后,设计了与配对目标对应的适应度函数以及遗传算法的各项算子。建立了基于多Agent的机组配对模型,利用多个agent协作实现了遗传算法的各算子的功能,并讨论了基于多Agent的机组配对系统的流程、系统基本构成和各主要Agent的设计与实现。本文最后对系统性能进行了分析和评估,并提出了进一步改进建议。