Una secuenciación cuidadosa de la llegada y salida de aeronaves puede reducir el tiempo entre llegadas/salidas, abriendo así oportunidades para nuevos slots de aterrizaje y/o despegue, lo que puede aumentar el rendimiento de la pista. Esta secuencia, cuando se sirve con una configuración de pista adecuada, puede resultar en una secuencia óptima de aeronaves con una configuración de pista que puede procesar el máximo número de aeronaves dentro de un intervalo de tiempo dado. En este documento, proponemos un Algoritmo Genético Coevolutivo Cooperativo (CCoGA) para encontrar la solución combinada de una secuencia de ajuste óptimo con una configuración de pista factible para una demanda de tráfico dada en un aeropuerto. La secuencia de aeronaves y la configuración de la pista se modelan como especies individuales, que pueden interactuar cooperativamente entre sí. Por lo tanto, evolucionamos computacionalmente la mejor combinación posible de la secuencia de aeronaves (llegadas y salidas) y la configuración de pista factible. El algoritmo CCoGA propuesto se evalúa para el diseño de pista del Aeropuerto Internacional O"Hare de Chicago y las configuraciones resultantes. La demanda de tráfico de llegadas y salidas se modela a través de una distribución de Poisson. Se modelan dos métodos diferentes de secuenciación de llegadas/salidas, es decir, el desplazamiento de posición de restricción con uno, dos y N desplazamientos de posición y el primero en llegar, primero en ser atendido. La configuración de la pista y la secuencia de tráfico (llegadas y salidas) se modelan como dos especies, que evolucionan cooperativamente, a través del algoritmo CCoGA, para lograr la secuenciación de tráfico óptima con una configuración de pista factible. Se presentan diagramas de tiempo-espacio para la mejor población evolucionada de la secuencia de llegada-salida y la configuración de la pista para ilustrar la posibilidad de utilizar los slots de salida disponibles entre llegadas para maximizar la capacidad. Luego se presentan los límites de capacidad de llegada-salida para ilustrar la compensación entre llegadas y salidas, dada una configuración de pista para cada método de secuenciación. Los resultados demuestran la alta dependencia mutua entre la secuencia de llegada-salida y la configuración de la pista, así como su efecto en la capacidad total de la pista. Los resultados también demuestran la viabilidad de utilizar métodos basados en computación evolutiva para modelar y evaluar problemas complejos en el ámbito del transporte aéreo.