La optimización aerodinámica/stealth es un tema clave durante el diseño de un UAV stealth. Equilibrar el peso de diferentes ángulos de incidencia del RCS y combinar características stealth con características aerodinámicas son puntos críticos de la optimización aerodinámica/stealth. Para abordar este problema, este artículo introduce un modelo de probabilidad de detección por radar para resolver el problema de equilibrio de pesos de los ángulos de incidencia del RCS y un modelo de eficiencia de penetración para transformar la optimización multiobjetivo en optimización de un solo objetivo. En este artículo, se selecciona un modelo parametrizado de un UAV de ala voladora como objeto de investigación. Se utiliza un algoritmo de optimización sin gradientes basado en el algoritmo genético para maximizar la eficiencia. El modelo de optimización equilibra la influencia del valor medio del RCS y el valor máximo del RCS en el rendimiento stealth. Además, el modelo logra un coeficiente óptimo de eficiencia de penetración durante todo el ciclo de vida al equilibrar la optimización aerodinámica y stealth. Los resultados muestran que el modelo optimizado mejora el coeficiente de eficiencia de penetración en un 13.84% y aumenta el número máximo de salidas de vuelo en un 1.8%. Estos resultados demuestran que el modelo tiene una combinación razonable de optimización aerodinámica y stealth para UAVs que realizan misiones de penetración.