Para la exploración de objetivos submarinos, varios Vehículos Submarinos Autónomos (AUVs) han mostrado ventajas significativas sobre los AUVs individuales. Apuntando a la asignación de tareas Multi-AUV, que es un tema importante para el trabajo colaborativo en entornos submarinos, este artículo propone un método de asignación de tareas Multi-AUV basado en el algoritmo de Optimización de Lobos Grises Evolutivos Diferenciales (DE-GWO). En primer lugar, se analizó el proceso de trabajo del sistema Multi-AUV, y se estableció el modelo de asignación y la función objetivo. Luego, combinamos las ventajas de la capacidad de búsqueda global fuerte del algoritmo de Evolución Diferencial (DE) y el excelente rendimiento de convergencia de la Optimización de Lobos Grises (GWO) para resolver la asignación de tareas del sistema Multi-AUV. Finalmente, se utilizó un mecanismo de reasignación para resolver el problema de fallas de AUV durante la ejecución de la tarea. En los experimentos de comparación de simulación, se llevaron a cabo los algoritmos DE-GWO, GWO, DE y Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) para diferentes capacidades de ejecución de AUV, respectivamente.