1.一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述机场运输的多条件路径选择方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s1中，监控模块为雷达或ads-b。
3.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s3中，对航运飞机进行仿真模拟运行过程如下：首先从机场地图数据库取场面路网各节点坐标，生成机场地图数据坐标txt格式文件，利用net和gdi+绘图功能，将坐标文件导入c#程序，绘制成地图呈现在picturebox里；通过定义mousedown，mouseup事件实现地图可拖动功能，并利用picturebox控件中的clear方法功能实现动点重绘，完成地图载入；航运飞机仿真部分首先获取数据采集与处理模块得到的航运飞机运行数据，利用listview功能呈现出相应航班架次的航运飞机，利用timer事件进行动点读取并显示数据；最后将数据文件导入程序，利用gdi+方法进行航运飞机描绘；通过添加图标、标题、button、menustrip、toolstripspilt、skinengine、openfiledialogl、label、timer、picturebox、listview与toolstripspiltbutton控件进行系统窗体界面设计，并基于net、windowform进行系统窗体界面编程，将机场场面模拟以及航运飞机仿真结果呈现在系统窗体界面上。
4.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s4中，数据采集与处理模块对ads-b数据、机场设备性能数据、机场设备运行数据、机场设备基础数据进行处理；数据处理过程如下：首先，处理ads-b数据，通过ads-b场面运行识别标志位筛选出所有场面数据，从中筛选出每一架机场设备通过场面路网节点的时间，从而得到机场设备的滑行时刻数据、滑行路径数据以及机场设备滑行速度数据；其次，从机场设备性能数据库中筛选出发动机未修正油耗信息，根据相关的油耗修正系数对其进行修正，从而得到航空滑行耗油率信息；最后对获得的所有数据进行整合，时刻数据与机场设备滑行路径数据即为机场设备运行数据，机场设备滑行速度数据及机场设备滑行耗油率数据即为机场设备基础数据。
5.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s5中，若有冲突，则解脱冲突后生成最低油耗的无冲突场面滑行路径进入最优滑行路径，若无冲突，则直接生成最低油耗的无冲突场面滑行路径进入最优滑行路径。
6.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s6中，冲突搜索算法的低层算法为了打破搜索过程中的对称性以及避免与其他已选择的路径发生冲突，采用冲突检测表记录所有路径，当拓展某个顶点时需要考虑该点在同一时间步长上是否被其余amr占据，该方式耗费储存空间且计算缓慢；而安全间隔法(safeintervalpathplanning,sipp)在每个节点中储存安全间隔，当重新选择时只用探索在该节点的安全间隔集合，选择安全的时间通过该节点。
7.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s6中，所述安全间隔算法起初是用于动态环境下的多机器人避障算法，其算法伪代码为：
8.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s9中，选择后继节点算法的代码为：
9.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s9中，判断和重新选择路径使用将互斥锁技术与最小顶点覆盖相结合的基于启发式的amr路径选择算法，该算法在第3行得到约束树上代价值最小的点，该代价值由所有路径长度和的g值以及用最小顶点覆盖得到的启发式值共同构成；第6-16行当该高层节点发生冲突时，选择合适的冲突对分裂，当节点中包含基数冲突时采用最小顶点覆盖得到的影响最大的基数冲突对，否则任意选择普通冲突对，然后对冲突对分裂生成两个子节点，更新其路径、约束、冲突组内成员、启发式值等信息，最后将两个子节点加入到约束树中，再次判断和重新选择路径；所述启发式多amr路径选择搜索算法的代码为：
10.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s10中，优化结果验证模块利用simood软件检验机场场面路径选择模块生成路径的有效性；具体实施步骤如下：首先在simmod软件中编辑路网及路径，将数据采集及处理模块得到的机场设备数据导入simmod软件中进行仿真，将呼号、机位机型数据导入simmod软件中进行优化处理，然后将机场场面路径选择模块中生成的最低油耗的无冲突场面滑行路径结果与simmod仿真、优化处理结果进行对比，筛选出滑行时间、滑行距离、总油耗数据，利用c#文件流将这些数据读取，并显示在系统窗体界面中。