El optimizador de ablación de nieve (SAO) es una técnica metaheurística utilizada para buscar la mejor solución a problemas sofisticados. En respuesta a los defectos en el algoritmo SAO, que tiene una eficiencia de búsqueda deficiente y tiende a quedar atrapado en óptimos locales, este artículo sugiere un optimizador de ablación de nieve mejorado de múltiples estrategias (MISAO). Se emplea en el problema de planificación de rutas de vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para empezar, se fusionan las estrategias de caos de tiendas y de aprendizaje inverso de élite para ampliar la diversidad de la población; en segundo lugar, se implementa un método de selección codicioso para retener soluciones alternativas superiores para la próxima iteración; luego, se introduce la estrategia del halcón de Harris (HHO) para mejorar la capacidad de explotación, lo que evita quedar atrapado en ideales parciales; finalmente, se adopta el halcón de cola roja (RTH) para realizar la exploración global, lo que mejora la capacidad de optimización global. Para evaluar de manera integral la capacidad de optimización de MISAO, se realizan una serie de investigaciones de optimización digital utilizando 23 funciones de prueba, y los resultados del análisis comparativo muestran que el algoritmo sugerido tiene una alta precisión de resolución y velocidad de convergencia. Finalmente, se demuestra la efectividad y viabilidad de la ruta de optimización del algoritmo MISAO en el proyecto de planificación de rutas de UAV.