计算机航迹规划是实现无人飞行器自主导航的一项关键技术。航迹规划在给定的规划空间内,寻找无人飞行器从起始点到达目标点且满足约束条件的最优或可行轨迹。这些约束主要包括地形环境、飞行器性能、威胁模型和任务要求等。本文基于遗传算法适合解决多约束复杂非线性问题的特点,对基于遗传算法的航迹规划问题进行了深入研究,并研制了遗传算法航迹规划程序,通过实验验证了设计的正确性和有效性。本文对影响航迹规划质量的遗传算法基因编码、进化评价函数、代价权重和遗传参数四个方面展开分析和研究,主要工作如下:针对传统编码方式操作复杂、效率不高的问题,设计了一种动态双向链表染色体编码方案,使航迹节点编码更贴近问题实质,提高了编码效率和遗传进化效率。基于遗传算法适应度,设计了一种航迹评价函数。通过分类处理威胁情况,优化了威胁代价模型,建立了高程代价模型,提高了航迹代价计算效率。采用AHP层次分析法将多指标的航迹代价权重问题转化为多层次单目标问题,满足了不同航迹规划的要求。实验表明,AHP层次分析法能有效地解决航迹代价权重问题。设计了一种基于自适应遗传搜索的在线航迹重规划算法。该算法通过自适应改变交叉、变异概率等遗传参数,有效地避免了传统遗传算法易早熟和易陷入局部最优解的缺陷,实现了对不可预测威胁的回避,较好的满足了在线航迹重规划的要求。本文采用遗传算法对NP航迹规划问题进行研究,通过实验验证了遗传算法解决航迹规划问题的有效性。