Con el rápido desarrollo tanto de la aviación comercial como de la aviación general, el problema de asignación de frecuencias para las estaciones de navegación aérea se ha vuelto cada vez más importante. Este documento presenta un algoritmo general para la asignación de frecuencias en estaciones de navegación aérea individuales. Posteriormente, se establece un modelo de asignación de frecuencias para múltiples estaciones de navegación de aviación civil para abordar los desafíos de asignación de frecuencias a gran escala. Para superar las limitaciones de los algoritmos genéticos multiobjetivo tradicionales, como la lenta velocidad de convergencia y la susceptibilidad a óptimos locales, este estudio propone varios algoritmos mejorados, incluyendo el algoritmo genético multiobjetivo con pesos asignados aleatoriamente, el algoritmo de búsqueda local genética multiobjetivo y un algoritmo de búsqueda local genética multiobjetivo mejorado, mientras se optimizan los parámetros clave del algoritmo. El problema involucra múltiples objetivos, incluyendo minimizar la interferencia en la asignación de frecuencias y reducir el número total de frecuencias asignadas. Los resultados experimentales demuestran que los algoritmos genéticos multiobjetivo mejorados propuestos, especialmente el IMOGLSA-II, abordan efectivamente el problema de asignación de frecuencias para estaciones de navegación aérea, logrando mejoras notables en la calidad de la solución, la velocidad de convergencia y la estabilidad en comparación con otros algoritmos genéticos multiobjetivo. En particular, aunque la complejidad temporal del algoritmo propuesto es ligeramente mayor debido a la incorporación de mecanismos de búsqueda local, exhibe claras ventajas en la reducción de la sensibilidad a los parámetros, simplificando la estructura del algoritmo y mejorando la aplicabilidad en ingeniería. Estas características hacen que el método propuesto no solo sea adecuado para la naturaleza estática y restringida de la asignación de frecuencias en aviación, sino también más práctico y efectivo que otros algoritmos de optimización multiobjetivo convencionales en escenarios de ingeniería similares. Además, el método propuesto ofrece un enfoque confiable que puede extenderse a otros problemas de asignación de frecuencias estáticas y a clases más amplias de tareas de optimización multiobjetivo.