En el contexto de la planificación de pruebas de vuelo, existen numerosas incertidumbres, que abarcan el estado de la aeronave, el número de vuelos y las condiciones meteorológicas, entre otros. Estas incertidumbres se manifiestan significativamente en el número real de misiones de vuelo ejecutadas, lo que otorga una gran importancia a los problemas de ingeniería relacionados con la ejecución de misiones de prueba de vuelo. Sin embargo, existe una falta de investigación en este aspecto específico. Para abordar esta brecha, este documento propone un modelo de programación entera con restricciones de oportunidad adaptado a las características únicas del problema. Para manejar las incertidumbres, se emplea la Aproximación del Promedio de Muestras (SAA) para realizar un sobremuestreo de los parámetros inciertos, seguido por el algoritmo de Búsqueda de Vecindario Grande Adaptativa (ALNS) para resolver la solución óptima y el valor de la función objetivo. Los resultados de experimentos numéricos realizados en escalas variables y validados con diversas distribuciones de muestreo demuestran la efectividad y robustez de la metodología propuesta. Decodificando las secuencias de ejecución generadas, se pueden derivar esquemas de planificación de misión completos. Este enfoque produce secuencias que muestran una viabilidad y robustez encomiables para el problema de planificación de pruebas de vuelo con incertidumbre de misiones (FTPPSU), ofreciendo un apoyo valioso para la ejecución eficiente de futuras misiones de prueba de vuelo.