En general, la planificación de rutas para vehículos aéreos no tripulados (VANT) se modela como un problema de optimización desafiante que es crítico para garantizar la ejecución eficiente de las misiones de los VANT. El desafío radica en la complejidad y la incertidumbre de los escenarios de vuelo, particularmente en escenarios tridimensionales. En este estudio, se introduce un marco para la planificación de rutas de VANT en un entorno 3D. Para abordar este desafío, desarrollamos un innovador algoritmo híbrido de optimización de lobos grises (GWO), llamado SDPGWO. El algoritmo propuesto simplifica el mecanismo de actualización de posición de GWO e incorpora una estrategia de perturbación diferencial en el proceso de búsqueda, mejorando la capacidad de optimización y evitando mínimos locales. Las simulaciones realizadas en varios escenarios revelan que el algoritmo SDPGWO se destaca en la generación rápida de rutas de alta calidad para los VANT. Además, demuestra una mayor robustez en el manejo de entornos 3D complejos y supera a otros algoritmos relacionados tanto en rendimiento como en fiabilidad.