Este documento estudia el diseño de pruebas de misiones de baja altitud para misiones terrestres de enjambres de UAV en entornos urbanos complejos. Los flujos de trabajo de diseño de pruebas tradicionales dependen en gran medida de reglas elaboradas por expertos y configuraciones estáticas, lo que limita la adaptabilidad en condiciones de misión dinámicas. Para abordar este problema, proponemos un marco inteligente que combina un algoritmo de Optimización Multi-Objetivo Constrains de Múltiples Etapas con ajuste adaptativo de hiperparámetros basado en Optimización de Políticas Proximales. El marco optimiza la asignación de recursos al equilibrar la efectividad de la misión, el riesgo de la misión y el costo de la misión bajo las restricciones de la misión. Los resultados de la simulación muestran un comportamiento de convergencia mejorado, calidad de solución y robustez en comparación con configuraciones base.