Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) abren nuevos métodos para el transporte eficiente y rápido en la distribución de logística urbana, donde la asignación de tareas es un problema significativo. En los sistemas de logística urbana, el estado de energía de los VANT es un factor crítico para garantizar el cumplimiento de la misión. Si bien la extensa literatura aborda el consumo de energía de los VANT durante las tareas, se debe considerar la viabilidad de la recarga de energía, lo que introduce una incertidumbre adicional en la asignación de tareas. Este artículo realiza multitareas, considerando el consumo y la recarga de energía de los VANT, para asegurar que las tareas se puedan llevar a cabo mientras se reduce el consumo de energía. Este artículo propone una distribución uniforme K-means para realizar un agrupamiento equilibrado de múltiples tareas. Basado en la búsqueda de árboles de Monte Carlo (MCTS), se propone un método MCTS orientado a la asignación de tareas, que incluye la mejora del proceso de selección y simulación de MCTS. El objetivo era colaborar con múltiples árboles para la selección de nodos y registrar información de simulación histórica para guiar simulaciones posteriores hacia mejores resultados. Finalmente, se validó la optimalidad del método propuesto comparándolo con otros métodos MCTS relevantes a través de varios experimentos aleatorios.