Un camino bien organizado puede ayudar a los vehículos aéreos no tripulados (VANT) a realizar tareas de manera eficiente. El algoritmo de enjambre de peces artificiales (AFSA) es un algoritmo de optimización inteligente ampliamente utilizado. Sin embargo, el AFSA tradicional presenta problemas de distribución no uniforme de la población y susceptibilidad a la optimización local. A pesar de las numerosas variantes de AFSA introducidas en los últimos años, muchas de ellas aún enfrentan desafíos como tasas de convergencia lentas. Para abordar el problema de planificación de rutas de los VANT de manera más efectiva, presentamos un algoritmo AFSA mejorado (IAFSA), que se basa principalmente en las siguientes consideraciones: (1) Las variantes de AFSA actuales no han resuelto completamente las preocupaciones relacionadas con las disparidades en la distribución de la población y una predisposición a la optimización local. (2) Reconociendo las demandas específicas del problema de planificación de rutas de los VANT, se vuelve imperativo un algoritmo que pueda combinar capacidades de búsqueda global con una rápida convergencia. Para evaluar el rendimiento de IAFSA, se probó en 10 funciones de referencia restringidas de CEC2020; se verifica la efectividad de la estrategia propuesta en el problema de planificación de rutas 3D de VANT; y se realizan experimentos algorítmicos comparativos de IAFSA en diferentes mapas. Los resultados de los experimentos de comparación muestran que IAFSA tiene una alta capacidad de convergencia global y velocidad.