在空中交通流量增大、空域资源紧缺、终端区不确定性因素增多等状况下,能有效应对终端区条件不确定性、制定动态变化的流量管理策略已逐渐受到关注。通过对不确定性条件下终端区交通流特性的分析,优化终端区进场排序方法,提高终端区流量管理抵御不确定因素扰动风险的能力,可有效保障航班运行稳定性与流量管理效率。首先,以各参考点最佳接受率约束和管制中心优化排序算法为依据,提出分布式航班调度结构及流程,计算航班在各参考点的最优到达次序和分配到达时间。以各管制中心航班流出率最大和航班总延误最小为目标,考虑航班实际运行的多种约束限制,实现基于Eulerian模型的航班调度建模。其次,提出了终端区进场航班调度的鲁棒控制模型,设计管制员和飞行员之间的循环反馈控制系统,来降低进场过程不确定性参数的影响。依据不同进场情景下的排序策略和鲁棒性优化准则建立相应的优化目标,为进场航班分配相应的到达次序和时隙,并对鲁棒优化的结果进行对比分析。最后,应用Monte Carlo模拟方法刻画航班运行状态随机变量的统计特征,将模型所求目标函数值表征为随机模拟的数学期望,设计了NSGA-II寻求模型的Pareto最优解集,并绘制不同阈值的缓冲间隔下得出Pareto前沿拟合曲线,分析模型中不同阈值范围的缓冲间隔设置对航班延误和管制干预的影响。