A medida que las misiones de combate se vuelven cada vez más complejas en espacio y tiempo, las operaciones conjuntas transregionales (CRJO) se están convirtiendo en una tendencia abrumadora en la guerra aérea moderna. La forma de asignar recursos y misiones antes de la operación se convierte en un tema central para mejorar la eficiencia del combate. En este documento, nos centramos en la planificación de misiones cooperativas de múltiples vehículos aéreos no tripulados (UAV) en una CRJO. Se presenta un problema de optimización multiobjetivo con el objetivo de minimizar el tiempo total mientras se maximiza la expectativa de valor obtenida. Además, no es obligatorio que cada UAV regrese exactamente a la base de la que despegó. Además, además de las restricciones comúnmente encontradas en los problemas de asignación de misiones de UAV, también se tiene en cuenta el inventario de municiones en cada base. Para resolver tal problema, desarrollamos un algoritmo genético mejorado (IGA) con un nuevo formato de codificación de cromosomas. Puede determinar el número de ataques a un objetivo dado en función de las expectativas obtenidas, en lugar de estar predeterminado. Específicamente, se diseña un mecanismo de desbloqueo basado en lógica eficiente para las operaciones de cruce y mutación en el algoritmo. Los resultados de simulación muestran que el IGA desarrollado puede resolver eficientemente el problema considerado. A través de comparaciones experimentales numéricas, el algoritmo propuesto en este trabajo es superior a otros algoritmos similares a IGA existentes en términos de eficiencia computacional.