空中加油是指飞机无需降落在飞行过程中由加油机完成加油的过程。在现代军事一体化的背景下,跨战区、跨兵种实施空中加油将日趋频繁,具备空中加油能力对各国空军也越来越重要。航路规划是空中加油的重要问题,其目标是在满足约束条件的前提下制定使各指标都达到最优的航线,比如空中加油总耗油量、受油机飞行距离以及空中交通的安全系数,同时还要考虑战区分布以及气候的影响。空中加油任务的特殊性决定了航路规划决策的特殊性。如何用数学模型描述航路规划,通过何种算法求解该决策模型,如何高效求解等问题对我国正在建立的现代化空军具有指导意义,是军事研究领域的前沿课题,具有重要的理论价值和应用前景。本文通过对空中加油问题进行系统性分析,建立了空中加油航路规划的数学模型。该数学模型考虑了任务总耗油问题,即加油机和受油机的耗油总量;同时还考虑了将任务飞机飞行距离列入优化对象。对于这一大规模、非线性决策问题,传统优化方法存在不同程度的问题。遗传算法是建立在自然选择和遗传机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法,具有全局优化、鲁棒性和并行性等特点,能够弥补传统优化方法的不足。因此,本文提出基于遗传算法求解空中加油航路规划模型。针对标准遗传算法中存在的问题,引入了自适应可变惩罚,并结合航路规划模型的特殊性,对算法设计和求解中的若干关键技术,包括:编码方法、约束处理技术、遗传算子设计和算法效率优化等进行了研究,充分利用遗传算法的全局优化特性,解决了局部过早收敛等问题。运用本文提出的算法,在实际算例中,分别针对基于航线和基于区域两种加油模式进行计算,比较两种模式的优缺点,得出了空中加油的最优策略,并验证了针对此类问题遗传优化算法的有效性。