无人飞行器航迹规划是在特定的约束条件下，在满足无人飞行器的机动性能和战场环境的限制下，规划出最优或者次优的航迹。使无人飞行器规避敌方的威胁源，安全地完成预定任务。随着航空科学技术的发展，无人飞行器(简称UAV)将在未来战争中扮演重要的角色。航迹规划作为提高无人飞行器的作战效能的重要手段，越来越受到作战规划人员的重视。本文针对无人飞行器的航迹规划问题进行研究。围绕着无人飞行器航迹规划的算法问题，本论文首先介绍了航迹规划的定义、应用背景以及国内外的研究现状，分析了和建立了航迹规划的模型，提出了航迹规划的约束条件，给出了航迹规划的生存代价、威胁代价、燃油代价，权重系数指标；其次，分析在航迹规划中所应用算法的基本理论，详细叙述了航迹规划遗传算法和蚁群算法的基本原理和在航迹规划中的应用。将无人飞行器航迹规划的问题与遗传算法和蚁群算法相结合，提出基于改进遗传算法和改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划。运用两种方法优化无人飞行器航迹。最后，经过仿真实验验证两种算法的可行性，可以提高航迹规划的质量，减少航迹的长度，从而达到无人飞行器航迹规划优化的目的。最后对本文的工作做了总结并对需要进一步深入研究的问题提出了自己的见解。