为提升航空公司地面保障服务质量、减少航班延误，在综合考虑设备预防性维护及高温天气带来的不确定性基础上，开展机场保障车辆配置优化研究。本文采用多智能体建模方法构建机场运行仿真模型，在控制运营成本的前提下，以串行与并行服务模式下主线保障服务等待时间最短为目标函数，构建车辆配置优化模型。各智能体间的协作机制可实现局部搜索信息共享，具备较强的并行搜索能力，能有效提升大规模问题的求解效率。同时其具备良好的场景适配性，在处理动态、不确定或易发生变化的问题时更具优势。该求解方法可有效克服不确定场景下的维数灾问题，降低模型复杂度，缓解状态空间不可计数的难题。最后以海口美兰国际机场为例验证了模型的有效性。结果表明，优化后的保障车辆配置可有效缩短不同高温等级下各类航班的平均保障时长及客舱预冷等待时间，为炎热地区夏季机场资源配置优化提供了创新思路与实践参考。

机场地面保障,保障车辆配置优化,多智能体建模仿真,系统仿真