Con los avances en la tecnología de conducción de drones, ahora los drones pueden colaborar con camiones para ejecutar tareas. Sin embargo, los sistemas de colaboración entre drones y camiones existentes están limitados a objetivos de una sola tarea y carecen de eficiencia en escenarios de múltiples tareas a gran escala. Mejorar la eficiencia de los sistemas cooperativos de drones y camiones requiere la coordinación de las rutas de drones y camiones para ejecutar múltiples tareas simultáneamente. Abordar los conflictos de tiempo en tales escenarios sigue siendo un desafío significativo. Este estudio propone un innovador sistema de colaboración entre drones y camiones que permite la ejecución concurrente de tareas de entrega y monitoreo dentro de ventanas de tiempo específicas. Para minimizar los costos de viaje, se introduce un algoritmo genético codicioso de dos etapas (TGGA). La metodología inicialmente separa las tareas, las procesa en lotes y posteriormente las recombina para determinar la ruta final. Los resultados de la simulación indican que TGGA supera a los algoritmos heurísticos existentes.