舰载机出动回收能力是衡量航母作战能力的关键,而舰载机保障作业计划是决定舰载机出动回收能力的关键因素之一,制定高效、可靠的舰载机保障作业计划能提高舰载机在舰面的保障效率,缩短保障时间。因此,保障作业计划对于提高航空母舰的作战能力尤为重要。本文通过研究舰载机保障作业流程与舰载机出动布放两个问题,考虑舰载机保障作业同起飞布放站位之间的联系,以及优化目标、保障资源决策变量和各项约束条件,给出了舰载机舰面保障过程的完整模型。对舰载机保障中多种保障资源的使用问题,分别给出相应的决策变量和使用策略,利用遗传算法和仿真对问题进行求解,并设计自适应算子来提高算法效率。针对舰载机保障过程所产生的等待时间问题,设计两段式编码进行编码,重新设计普通遗传算法。针对改进后算法中出现的不收敛的现象,设计了新的适应度仿真计算方法来寻找可行解。并在此基础上给出了一种等待时间有效化算子以提升算法的性能,为算子增加了自适应使用方式,随后对三种算法的性能进行了对比。利用NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法来优化保障过程中的牵引车拖行次数。最后得到了与较为符合实际的舰载机保障作业计划。鉴于在实际情况下,保障的完成时间不是一成不变的,而是在一定的分布下进行波动这一特点,因此,需要对保障作业计划的鲁棒性进行研究。通过引入项目管理中的关键链缓冲区方法,来增加保障作业计划的鲁棒性,并设计蒙特卡洛实验来给出各个保障作业计划的鲁棒性。得到了更加鲁棒的保障作业计划,决策人员可以综合考虑计划的完成时间和鲁棒性,来选择合适的保障作业计划执行。