Ante las dificultades encontradas al ajustar parámetros y la falta de capacidades de anti-interferencia exhibidas por el control de seguimiento de trayectoria de alta precisión de UAVs quadrotor en entornos dinámicos complejos, este documento propone un marco de control por fusión basado en un algoritmo de optimización de cerdo coronado mejorado (ICPO) y control anti-disturbio de rendimiento preestablecido (PPC-ADRC). Inicialmente, este documento aborda la limitada eficiencia de convergencia del algoritmo tradicional de cerdo coronado (CPO) al introducir un mecanismo de umbral de tiempo dinámico y una estrategia de eliminación dirigida basada en la adaptabilidad para equilibrar las capacidades de exploración global y desarrollo local del algoritmo. Esto resulta en una mejora significativa en la velocidad de convergencia y la precisión de optimización. En segundo lugar, se diseña una arquitectura de control jerárquica, con el lazo exterior utilizando un controlador PPC-ADRC para restringir dinámicamente el límite del error de seguimiento utilizando una función de embudo de rendimiento exponencial y un observador de estado combinado (ESO) para estimar la perturbación compuesta en tiempo real. El control de actitud del lazo interno utiliza ADRC, y los 24 parámetros dimensionales del ADRC (incluyendo el ancho de banda del ESO y la ganancia de retroalimentación no lineal) se optimizan de manera autónoma utilizando el ICPO para lograr un ajuste eficiente de parámetros. Los experimentos de simulación demuestran que, en comparación con el CPO original, el ICPO alcanza un ranking de aptitud promedio que es superior en la prueba de referencia CEC2014-2022, lo que respalda su capacidad de optimización global. En la optimización de parámetros del controlador PPC-ADRC, el rendimiento preestablecido del controlador PPC-ADRC ajustado por ICPO es superior al de la optimización por enjambre de partículas (PSO), el algoritmo genético (GA) y el CPO original. Se demuestra que el controlador PPC-ADRC basado en ICPO reduce el error total en más del 45.6% en comparación con el controlador ADRC ordinario en la tarea de seguimiento de una trayectoria en espiral, y reduce efectivamente el sobreimpulso. Su capacidad para soportar perturbaciones de viento complejas es notablemente superior a la de las arquitecturas PID y ADRC tradicionales. El análisis de estabilidad demuestra además que el sistema satisface la condición de convergencia de Lyapunov en un tiempo finito. Esta investigación proporciona una base teórica para el control de alta precisión de UAVs en entornos dinámicos complejos.