机场是航空公司日常生产运营的核心基础资源,是保障航空产品服务业、货物运输业等多行业有序进行的核心场所。而安检服务作为机场提供的基础服务,主要负责对旅客及其随身携带的物品进行安全性检查,排除潜在的安全隐患。近年来,我国的经济和民航业飞速发展,大型航空枢纽客运量呈现逐年增长的趋势,安检人员的排班问题成为机场运营管理中的重要一环。由于不断增加的客运业务量,机场原本所采用的手动排班、人工经验排班等调配方法难以满足日益增长的业务需求。机场安检员工多抱怨原有排班计划安排下的工作时间长、强度大,工作体验较差,导致机场员工的离职率常年较高。2020年初爆发的新冠肺炎疫情更是给机场安检工作提出了巨大的挑战。机场作为连接国内外的最后一道关卡,其员工工作中都有潜在可能接触到新冠病毒携带体。为了做好“外防输入”工作,同时保证员工的身体健康,机场统一要求员工工作时穿戴好防护服、口罩等防护设施。而所有防护工具都具有时效性和使用成本,如何在避免员工感染病毒的前提下优化新冠肺炎特殊时期的排班工作,成了机场安检运营管理中的又一大难题。本文从上述机场现有安检排班模式下存在的问题出发,运用两阶段排班方法的相关思想对疫情期间的机场安检排班问题展开分析,将原本复杂的排班问题拆解为三个子问题,即安检通道需求计划、班型生成以及轮班方案匹配,并明确了排班目标及各参数变量间的关系。随后本文分别结合不同环节的真实运营场景及相应的约束限制条件,对三个子问题建立整数规划模型。在安检通道需求计划模型中,本文将排队论的相关思想及经典模型应用于疫情期间的机场安检场景中,建立了在满足机场安检运营要求的情况下,以最小化安检通道总数为目标的整数规划模型,并运用S机场疫情期间的真实生产数据求解出最优的安检通道计划方案。接着,本文结合机场安检员工的工作特性和考虑员工工作环境安全性的问题,分员工工作时长固定和不固定两种情况,基于新冠肺炎疫情特殊时期的机场真实运营场景,考虑防护成本这一因素,以最小化机场安检运营总成本为优化目标,分别研究了在满足安检服务需求的前提下的排班优化方案。在工作时长固定的排班模型中,本文参照标准工时制度,分别建立了以安检工作运营总成本最低为目标的班型生成模型和以最小化员工上班次数为目标的轮班方案匹配模型。随后,本文基于先前求解出的最优安检通道需求数据,采用Cpelx软件对模型进行求解,得到最优排班方案。通过新排班方案与原有一天两班制排班模式下求解出的排班方案进行对比分析,证明了本文所提出的新排班模式在效率、成本、人员利用率等多方面都有较大的优化,其中防护成本开支缩减了100%,验证了优化方案的有效性。在时长不固定的排班模型中,进一步引入综合工时制以提高模型的适用范围,通过放宽对工作时长的假设,增加了排班模式的灵活性,建立资源配置更优的安检人员排班模型,以降低安检工作运营的总成本。随后运用模拟退火算法的思想对模型求解进行设计,将排班人数满足预测需求人数这一约束条件以惩罚函数的形式放入目标函数中,通过不断对生成的排班方案进行“退火”迭代寻找最优解。最后,基于先前求解出的最优安检通道计划数据对所提出的新排班模型进行求解,得到最优排班方案,并将新排班方案与原排班模式下求解出的排班方案进行对比分析,结果表明:在满足安检需求的条件下,新排班方案在员工时长有效率、闲置时间等多方面取得了较大的优化,节省了大量机场安检运营成本,对于疫情特殊时期的机场安检排班工作提供了科学而有效的管理策略。