近年来,多旋翼无人机技术发展迅猛,在国民经济和国家安全等诸多领域,包括电力巡检、石油管道巡查和交警路网巡逻等,都具备十分广阔的应用前景。然而,目前这些领域大多仍采用人工巡检的方式,而利用无人机代替人工巡检不仅可以大幅度提高巡检的效率,同时也能大规模降低人力成本。由于上述应用中的巡检区域都可以抽象成一个网络,本文将无人机在上述领域中的应用建模成一个网络巡线问题。目前,无人机的网络巡线问题还没有成熟的研究成果,但该问题的应用范围广泛,不仅可以进行电力巡检,还可以协助交警实现路网巡逻,甚至可以应用在石油管道巡查等多个复杂的实际问题中。本文将无人机的网络巡线问题分为单无人机和多无人机两种情况分别进行研究。针对单无人机的网络巡线,本文基于传统中国邮递员问题(CPP)提出了一个十分新颖的数学问题——飞行邮递员问题(FPP),同时证明了该问题是可以求得最优解的,并给出了基于奇度数节点进行最小权匹配的求解方法。针对多无人机的网络巡线问题,本文提出了一个基于K-Means聚类进行分区和最小生成树的网络巡线任务分配算法,并进行了优化处理,最终将目标巡检区域的任务较平均地分配给多架无人机,使得无人机执行巡线任务的整体时间有了大幅度的减少,进而大大提高了无人机网络巡线的效率。本文采用Java语言对单无人机和多无人机的网络巡线问题进行仿真验证,并给出了相应的结果分析和算法对比分析。最后,本文针对无人机网络巡线问题的可扩展性,提出加入车辆或者无人车协同无人机进行巡线的构想,以进一步缩短巡线时间、提高巡线效率,并增强该问题在实际应用中的价值。