Este estudio propone un marco jerárquico con percepción de prioridad de tareas para la planificación de misiones, con el fin de mejorar la coordinación de múltiples UAV en la búsqueda y rescate marítimo en emergencias. Al establecer un mecanismo de optimización de desacoplamiento jerárquico, el complejo problema de cobertura en múltiples regiones se descompone en dos etapas: asignación de tareas y planificación de rutas. Primero, se construye un modelo de estimación de viaje de cobertura basado en características geométricas regionales para proporcionar datos básicos para la asignación de tareas subsiguiente. En segundo lugar, se diseña un optimizador de lobos grises de múltiples objetivos y múltiples poblaciones mejorado (IM2GWO) para resolver el problema de asignación de tareas; este integra operaciones genéticas adaptativas y el mecanismo coevolutivo de múltiples poblaciones. Finalmente, se genera un camino de cobertura óptimo globalmente basado en la programación dinámica (DP) mejorada. Los resultados de simulación indican que el método propuesto reduce efectivamente la duración total de las tareas mientras aumenta los beneficios generales de cobertura a través de la agregación de regiones de alto valor. IM2GWO demuestra un rendimiento estadísticamente superior con respecto al índice de distribución del frente de Pareto en todos los escenarios de prueba. Mientras tanto, el módulo de planificación de rutas basado en DP puede reducir efectivamente el costo total del camino de cobertura.