La aplicación de un sistema de vehículos no tripulados permite acelerar el rendimiento de varias tareas. Debido a capacidades limitadas, como la energía de la batería, es casi imposible que un solo vehículo no tripulado complete un área de misión a gran escala. Un enjambre de vehículos no tripulados tiene el potencial de distribuir tareas y coordinar las operaciones de muchos robots/drones con muy poca intervención del operador. Por lo tanto, se requieren múltiples vehículos no tripulados para ejecutar un conjunto de rutas de misión bien planificadas, con el fin de minimizar el tiempo y el consumo de energía. Se utilizó un algoritmo heurístico de dos fases para perseguir este objetivo. En la primera fase, se utilizó una búsqueda tabú y el método de intercambio de nodos 2-opt para generar un camino óptimo único para todos los nodos objetivo; la solución luego se dividió en múltiples grupos según el número de vehículos como solución inicial para cada uno. En la segunda fase, se utilizó un algoritmo tabú combinado con un intercambio de ruta 2-opt para mejorar aún más las soluciones en ruta y entre rutas para cada ruta. Esta estrategia de diversificación permitió acercarse a la solución óptima global, en lugar de una regional con menos tiempo de CPU. Después de que estos algoritmos fueron codificados, se utilizó un grupo de tres coches robot para validar este algoritmo de programación de rutas híbridas.