La asignación de objetivos para enjambres de UAV representa un esfuerzo fundamental y formidable, caracterizado por una compleja optimización combinatoria y restricciones complejas. Este estudio introduce un método innovador y sofisticado para el manejo de restricciones que aborda hábilmente los desafíos inherentes a este problema. Al particionar meticulosamente las intrincadas restricciones en restricciones suaves y duras, empleamos una función de penalización adaptativa para gestionar con gracia las primeras, mientras aprovechamos una heurística de reparación dedicada para abordar efectivamente las últimas. Esta estrategia supera eficazmente el formidable obstáculo de gestionar un número considerable de individuos no factibles que resisten las técnicas de reparación convencionales. A través de una serie exhaustiva de experimentos comparativos, evaluamos meticulosamente la validez y eficacia de nuestro método propuesto, comparándolo con enfoques convencionales basados en penalizaciones y reparaciones. Los resultados subrayan inequívocamente el rendimiento superior de nuestro enfoque, produciendo resultados de asignación extraordinarios al gestionar hábilmente tanto las restricciones suaves como las duras. Además, la versatilidad y aplicabilidad de nuestra metodología trascienden los confines del problema de asignación de objetivos, ofreciendo avenidas prometedoras para resolver problemas de asignación en diversos dominios como sistemas de transporte, computación distribuida y gestión de la construcción.