Este documento investiga el problema de asignación de tareas cooperativas de múltiples vehículos aéreos no tripulados (multi-UAV). Específicamente, asignamos diferentes tipos de UAV para llevar a cabo las tareas de clasificación, ataque y verificación de objetivos bajo restricciones de recursos, precedencia y tiempo. Debido al acoplamiento complejo entre estas tareas, descomponemos el problema considerado en dos subproblemas: uno con tareas continuas e independientes y otro con tareas continuas y correlacionadas. Para resolverlos, primero presentamos un algoritmo de entropía cruzada ajustable y totalmente adaptativo (AFACE) basado en el método de entropía cruzada (CE), que sirve como un trampolín para desarrollar otros algoritmos. En segundo lugar, para superar la precedencia de tareas en el primer subproblema, proponemos un algoritmo AFACE mutuamente independiente (MIAFACE), que converge más rápido que el método CE al obtener los vectores de esquema óptimos de estas tareas continuas e independientes. En tercer lugar, para abordar el acoplamiento de tareas en el segundo subproblema, presentamos un algoritmo AFACE mutuamente correlacionado (MCAFACE) para encontrar los vectores de esquema óptimos de estas tareas continuas y correlacionadas, mientras que su complejidad computacional es inferior a la del algoritmo MIAFACE. Finalmente, las simulaciones numéricas demuestran que el algoritmo propuesto MIAFACE (MCAFACE, respectivamente) consume menos tiempo que los algoritmos existentes para el problema de asignación de tareas continuas e independientes (correlacionadas, respectivamente).