Este documento propone un enfoque de planificación de rutas de múltiples mapas para robots de rescate para abordar los desafíos planteados por la información compleja de obstáculos, la alta incertidumbre y las dificultades en escenarios de desastres mineros. Basado en múltiples mapas ambientales posibles, cada uno con probabilidades subjetivas asociadas derivadas del conocimiento previo y estimaciones de expertos, se desarrolla un modelo matemático para la planificación de rutas de múltiples mapas en escenarios de rescate de desastres mineros. Luego se propone un algoritmo híbrido mejorado que combina la optimización por colonias de hormigas (ACO) y el algoritmo genético (GA) para resolver el modelo establecido. En el enfoque híbrido, se emplea el ACO mejorado para superar las limitaciones de los algoritmos genéticos tradicionales, como la mala calidad de la población inicial, la lenta convergencia y los resultados subóptimos. Además, se incorpora una estrategia de evitación de obstáculos basada en una cuadrícula y un área rectangular para evaluar con precisión la ruta de evitación de obstáculos de cada individuo a través de diferentes mapas de obstáculos. Finalmente, la viabilidad y efectividad del algoritmo híbrido propuesto se valida a través de simulaciones que involucran tanto mapas de desastres mineros individuales como múltiples. Los resultados demuestran el potencial del enfoque propuesto para resolver problemas de optimización de rutas de robots en escenarios complejos de múltiples entornos.