随着我国民航业客运量的快速增长,对机场运营和服务水平提出了更高的要求。机场地面服务人员排班作为影响机场运营和服务水平的一个关键因素,特别是在航班大面积延误的异常情况下,智能化制定合理的排班计划,不仅可以提高机场的运营能力,也可以提升机场的服务保障水平。因此,采用智能技术优化地面服务中心的排班系统,实现自动化的人员排班,具有重要的理论意义和实际应用价值。本文根据机场地面服务人员排班的特点,将排班过程分为需求预测、预排班和排班计划动态调整三个部分,然后采用规则推理方法对机场地面服务人员自动化排班展开了研究,具体工作主要包括:（1）研究了机场地面服务人员的需求预测问题。根据值机岗位需求的特性,建立乘客到达非泊松分布下的平均等待时间模型,预测保障航班的值机员需求数量。然后分析了任务保障的流程,建立了任务图模型,将任务合并问题转化为最小路径覆盖问题,采用二分图最大匹配算法,确定需要合并的任务。最后通过保障机场高峰期要求,确定了机场地面服务中心各资质人员的需求数量。（2）基于规则推理方法研究了机场地面服务人员的预排班问题。首先梳理了机场地面服务中心排班的约束条件,并采用规则的方法表示各类约束条件,建立了预排班专家系统知识库。然后采用正向BFS推理方式,建立了基于预处理、选择分配和冲突消除三大模块的专家系统推理机,并验证了预排班专家系统的可行性。最后通过比较排班分配人员历史工作量的方差,结果表明该系统能够保证人员工作的公平性。（3）研究了航班异常情况下排班计划动态调整问题。首先分析了预排班计划不可执行的条件,提出了基于异常时刻的排班计划动态调整方法。然后建立了排班计划动态调整知识库,完善了预排班专家系统,并以预排班计划最小变动为优化目标,建立了排班计划动态调整的数学规划模型,最后采用分支定界算法、遗传算法和排班专家系统进行了仿真比较分析,结果表明在航班异常情况下,排班专家系统能够更快地调整排班计划。