1.6优化目标
　　飞机进港排序进行优化升级的总体目标是一致的，都是为实现吞吐量达到最大化、飞机延误时间降到最低、消耗的燃料成本尽可能减少。作者进行的设计方案规定进港飞机均可以早于最晚降落时间实现降落，用公式可以描述为：
　　ETi<ETAi<LTi
　　那么此时吞吐量最大化可以表示为：
　　maxf1=n/（STAAn-t0）
　　上述公式中，STAAn表示最晚实现降落的飞机降落时间;t0表示规定的调度时间，如果t0的值是0，那么实现吞吐量最大的方式是保证最后降落飞机的降落时间最小化[2]。
　　降落消耗最小化的公式：
　　Minf2=c（STA）
　　上述公式中，ci（STAi）表示第i各飞机实现降落过程中的多余消耗部分;额外消耗部分会根据不同类型的飞机发生变化，现规定ci（STAi）=|STAi-ETAi|。
　　1.7结果权重
　　在进行多目标动态规划进港排序优化的过程中，根据优化目标往往能够产生多个Pareto个优化结论。作者现设定结果权重为：首先要求对Pareto曲线上的多个节点进行统一化的处理;然后抽取Pareto曲线上凸出优化点;最后以抽取的凸点与其相邻的两个凸点进行连线并取其平均值。
　　1.8离港排序
　　在进行飞机进港排序设计的同时，需要对机场离港飞机进行有效考虑，文章中将离港飞机的花费与进港飞机的花费按照同一时段同一跑道状况下相同予以考虑。
　　2优化策略
　　2.1CPS动态规划算法
　　动态规划算法主要由两类方式实现：一是深度优先搜索，主要是通过对每条路径进行不同的规划，然后因公剪枝等手法寻求最优解决途径的搜索方式;而是宽度有限搜索方式，是指按照不同路径的具体特征进行逐步深入式的搜索方式。在进港排序优化设计中，由于不尽相同的路径之间存在一定的交叉节点，所以，深度有限搜索在运用过程中将产生诸多重复性的工作。因此，规划方法的选择上应该运用宽度有限搜索的方式[3]。
　　2.2优化CPS动态规划算法
　　为达到多跑道动态的进港排序，递推过程中的各个层级结点上飞机数量应该降到最低限度，能够达到掌握有效信息的目的视为成功。在进行进港排序的过程中，已经实现降落的飞机和具体跑道上最后需要降落的飞机类型是其关键因素，所以应该在飞机节点后面标注没条跑道最后一架飞机的类型信息。针对飞机的飞机的降落时间信息，应该在以往r维矩阵进行有效有效的优化和升级，将以往的r维时间矩阵进行离散化处理，让其功能更加全面，进而有效的提高运算的速度和准确率。

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