Представлено решение задачи оптимального управления квадрокоптером в условиях фазовых ограничений численным методом сетевого оператора на основе многоточечной стабилизации. Согласно данному подходу на первом этапе решается задача синтеза системы управления. В результате обеспечивается стабилизация квадрокоптера относительно некоторой точки пространства состояний. На втором этапе находится такая последовательность точек стабилизации в пространстве состояний, что переключение точек стабилизации в фиксированные моменты времени обеспечивает движение квадрокоптера из начального состояния в терминальное с оптимальным значением критерия качества с учетом фазовых ограничений. Для решения задачи синтеза системы стабилизации используется метод сетевого оператора. Метод является численным и в отличие от известных аналитических методов позволяет в автоматическом режиме без конкретного анализа правых частей модели синтезировать систему управления. Метод позволяет с помощью генетического алгоритма находить структуру и параметры математического выражения в закодированном виде. Код метода сетевого оператора представляет собой целочисленную верхнетреугольную матрицу. На этапе решения задачи синтеза математическая модель движения квадрокоптера декомпозируется на угловое и пространственное движения для того, чтобы выделить отдельно компоненты управления для углового и пространственного движений соответственно. Синтезированная система стабилизации состоит из двух подсистем, соединенных последовательно, для пространственного и углового движения. В качестве управлений для пространственного движения использовались моменты вокруг осей и суммарная тяга всех винтов квадрокоптера. Входами для системы стабилизации углового движения являются желаемые углы наклона квадрокоптера. Задача стабилизации рассматривается как общая задача синтеза системы управления. Методом сетевого оператора ищется одна функция управления, которая обеспечивает стабилизацию объекта в заданной точке рассматриваемого пространства состояний из множества начальных условий. На этапе поиска точек равновесия используется эволюционный алгоритм роя частиц. Приведен численный пример решения задачи оптимального управления квадрокоптером с четырьмя фазовыми ограничениями.