Con el rápido desarrollo del Internet de las Cosas, el Internet de los Vehículos (IoV) ha atraído rápidamente una considerable atención del público. Las redes vehiculares asistidas por vehículos aéreos no tripulados (UAVs), como parte del IoV, se han convertido en un punto de investigación emergente. Debido a las limitaciones significativas de la aplicación y el servicio de una sola red vehicular asistida por UAVs, se han realizado esfuerzos para estudiar el uso de múltiples UAVs para asistir redes vehiculares efectivas. Sin embargo, simplemente aumentar el número de UAVs puede llevar a dificultades en el intercambio de información y colisiones causadas por interferencias externas, afectando así la seguridad de toda la cooperación y la red. Para abordar los problemas mencionados, la formación cooperativa de múltiples UAVs está recibiendo cada vez más atención. La formación cooperativa de UAVs no solo puede ahorrar pérdidas de energía, sino también lograr un movimiento cooperativo sincrónico a través de la comunicación de información entre UAVs, prevenir colisiones y otros problemas entre UAVs, y mejorar la eficiencia en la ejecución de tareas. Se propone un método de cooperación de múltiples UAVs basado en optimización aritmética en este trabajo. En primer lugar, se obtuvo un modelo mecánico completo de maniobra no tripulada combinando limitaciones de aceleración. En segundo lugar, basado en el algoritmo de optimización aritmética de seno y coseno, se utilizó el optimizador matemático para acelerar la transferencia de funciones. Se introdujeron estrategias de seno y coseno para lograr una búsqueda global y mejorar las capacidades de optimización local. Finalmente, al obtener la posición y dirección precisas de múltiples UAVs para asistir en la red, se formó el método de cooperación diseñando el controlador de referencia a través del algoritmo de consistencia. Se llevaron a cabo estudios experimentales para la cooperación de múltiples UAVs con el modelo de partículas, combinado con la técnica de resolución de problemas de programación cuadrática. Los resultados muestran que el modelo dinámico de quadrotor propuesto proporciona datos básicos para el ajuste de la posición de cooperación, y nuestra simplificación en el modelo puede reducir la cantidad de cálculos para la retroalimentación y los cambios de parámetros durante la cooperación. Además, combinado con un controlador de referencia, los UAVs logran la cooperación predeterminada al ofrecer una velocidad de navegación mejorada, eficiencia en la ejecución de tareas y precisión en la cooperación. Nuestro método de cooperación de múltiples UAVs puede mejorar significativamente la calidad del servicio en las redes vehiculares asistidas por UAVs.