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航空运输环境是不断发展变化的，航线网络布局是否合理，能否在不确定的环境中抵抗风险，减小不确定因素的影响，这对航空公司的运营是非常重要的。因此，针对不确定环境下航线网络的科学布局与设计，是非常必要的。 首先，在网络枢纽节点的筛选中，本文选用定量的分析方法—TOPSIS分析方法对于节点的重要度排序。本文克服了传统 TOPSIS分析方法的权重系数需要主观经验选取的不足，通过变异系数的方法，进行权重系数计算，把结合变异系数法的 TOPSIS分析方法，应用于航线网络中节点的排序，筛选出枢纽节点集合，建立枢纽候选集。 接着，本文针对确定型有容量限制的严格枢纽航线网络和非严格枢纽航线网络进行了对比分析。但是在现实的航空公司经营过程中，经常会出现各种突发的情况，如空管、天气、假日出行高峰等，导致旅客需求、运输成本和机场容量的波动。而确定型的航空网络布局无法适应这些不确定的环境因素变化，因此，针对不确定的环境进行分析，考虑了旅客需求、运输成本和容量限制三个参数的变化，选用了2010-2012年的航空数据，建立离散的情景集，构建非严格的枢纽航线网络相对鲁棒优化模型，把改进的 TOPSIS分析方法和遗传算法相结合，设计了有效算法对模型进行求解。为航空公司的航线布局和设计，提供了参考。 研究结果表明，对于不确定环境下的非严格枢纽航线网络，应用本文的模型进行鲁棒优化，可以在一定程度上减少不确定参数变化的影响，导致航线网络布局变动的情况发生，同时，保证总的运输成本相对较小，维护航空公司和旅客的利益。