针对传统多目标遗传算法存在收敛速度慢和难以得到Pareto最优解的缺点,提出了一种在三维环境下具有修正策略的改进带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)。首先建立能使路径最短、能耗最小、起伏最少的多目标函数;其次加入修正算子来减少冗余的路径点,实现快速收敛;然后在选择算子中加入辅助决策算子来比较优先级,提高解的多样性。为了测试改进算法的效果,将传统算法与改进算法进行对比,改进算法得到的解更优且在不同环境下具有多个Pareto前沿分布解,其中修正算子使迭代次数减少了约63%,验证了改进算法的可行性和有效性。