近年来,空中交通需求日益增长,而现有的空中交通管制保障能力有限,需求与供给的矛盾日益突出。无论是调整现有交通系统中的空域结构、航路航线等元素还是采用新技术新概念都需要事先做安全评估,查找潜在的危险因素。空中交通系统属于复杂系统,利用计算机进行空中交通运行仿真是重要的研究手段。然而现有的仿真工具有两个不足,其一,基于单机的集中式仿真难以胜任大规模微观仿真;其二,传统的仿真系统难以模拟空中交通运行中多个实体之间的信息交互。针对这两个问题,本文研究了将分布式人工智能——多Agent技术应用于空中交通运行仿真,开发出基于多Agent的空中交通运行仿真原型系统,用以对我国空中交通运行中存在的冲突风险场景进行识别及评估。论文首先在对Agent理论研究的基础上,构建了基于多Agent的空中仿真系统的基本框架,详细设计了航空器Agent、空管自动化Agent和管制员Agent的内部结构以及三者之间的通信关系。然后,提出了基于BADA以及航空器意图的航空器轨迹生成模型。通过建立标准的航空公司爬升、下降、巡航剖面,联合气象因素,对航空器从起飞到落地的全过程的水平运动、垂直运动、推力阻力变化、构型变化、油耗等方面进行细致化描述。紧接着,在对实际管制实施流程进行总结的基础上,提出了基于航空器意图的冲突探测算法,并根据ICAO对航空器冲突类型的分类,设计每一类冲突的调配策略。针对如何模拟终端管制员常用的航迹引导策略,提出了基于历史轨迹聚类的管制意图探测算法,可以为终端区航空器之间的间隔调整以及排序提供备选方案。接下来,基于上述系统设计及关键技术建模,利用JADE平台,Java编程语言开发了仿真原型系统,该系统采用分布式结构,可以实现全国范围的空中交通微观仿真。最后,利用所开发的原型系统对全国一天航班运行进行了仿真。在对仿真过程中所记录的冲突数据分析的基础上,从宏观的角度对冲突的类型分布、时间分布、扇区分布进行了分析,并从同向、逆向、交叉冲突三个方面对风险场景进行了识别。针对具体冲突场景,定义了冲突率、冲突严重程度、冲突风险、总冲突风险等指标,从战术运行层面实现了对冲突风险的微观评估。