随着无人机技术的发展,无人机应用于电力巡检已经成为了一种不可避免的发展趋势。然而无人机在电力巡检的应用也冲击着传统的电力巡检模式,给电力巡检带来了许多的挑战。无人机具有机动性高、操作方便、巡检效率高、能有效避免人员伤亡等优点。因此无人机电力巡检这一模式将有可能替代传统的人工电力巡检模式,在无人机进行电力巡检的模式下,一般是由车辆搭载无人机行驶到电网附近,然后放飞无人机进行电路的检查,在无人机耗尽电力之后会返回车辆进行补充。在这一种模式下,车辆作为搭载无人机的平台,起到运输无人机的作用,协助无人机完成巡检工作。我们基于这样一种模式,提出车载无人机双层弧路径优化问题。本文开展车载无人机双层弧路径优化问题的研究,主要完成以下几方面工作:第一,分析了电力巡检这一问题的特殊性,它不同于传统的车载无人机路径优化问题,因为在巡检的过程中无人机是沿着电网飞行的,无人机每一次的飞行都是一段弧路径,并且无人机可以在电网上的任意一点离开电网。车辆和无人机配合共同执行电力巡检这一巡检模式,是一个全新的尝试,这将导致一系列的运筹优化问题。由于目前没有适合该问题的模型,基于上述特点,我们结合车载无人机路径规划问题和弧路由问题,建立出适用于车载无人机电力巡检的数学模型。第二,设计了求解这一问题的启发式算法。将江西省吉安市的路网图和110kv、220kv、550kv电网图的数据提取出来,依据三种的电网图,设计了大、中、小三种规模的应用案例,将所设计的启发式算法应用于这三种案例中,用于快速求解一个可行解。本文设计了基于分割节点数目确定的启发式算法、基于二分法切割的启发式算法、基于分割间隙确定的启发式算法,可以在数秒内通过启发式算法快速构造可行解。通过上述三种案例的测试,比较了三种启发式算法在不同规模数据下的求解效率。第三,在求解时间宽松的情况下,设计了可以求解问题的模拟退火算法,用于对启发式算法求解得到的初始解进行改进。针对问题的特殊性,设计了适用于此模型的五种算子,并依据此五种算子对模拟退火算法做出相应的改进。通过对实际路网的测试,比较了模拟退火算法在不同规模的数据集下的求解效率,模拟退火算法的改进效率在20%～50%之间。最后对此问题的军事领域研究做出了分析,总结了全文的研究要点,以及对后续的研究做出了假设。