Con el rápido avance de la tecnología de UAV y la creciente complejidad de las tareas, los sistemas de múltiples UAV enfrentan desafíos crecientes en la ejecución de tareas. Los algoritmos tradicionales de asignación de tareas a menudo tienen un rendimiento deficiente al tratar con problemas como óptimos locales, velocidad de convergencia lenta y baja precisión de convergencia, lo que dificulta satisfacer las demandas de eficiencia y practicidad en aplicaciones del mundo real. Para abordar estos problemas, este documento se centra en la tecnología de asignación colaborativa de tareas para múltiples UAV. Propone una estrategia de asignación colaborativa de tareas para múltiples UAV en un entorno de múltiples objetivos, que considera de manera integral diversas restricciones complejas en escenarios de aplicación práctica. La estrategia utiliza curvas de Dubins para la planificación de trayectorias y construye un modelo de asignación colaborativa de tareas para múltiples UAV, con objetivos que incluyen el índice de distancia total más corta, el índice de tiempo mínimo y el índice de coordinación de trayectorias. Cada UAV se establece como una libélula artificial modificando el algoritmo tradicional de libélula, incorporando algoritmos de evolución diferencial y sus operaciones de cruce, mutación y selección para acercar a los enjambres de UAV a las características de las libélulas biológicas. Las modificaciones pueden mejorar la escalabilidad global de los enjambres de libélulas artificiales (ADS), incluyendo una mayor capacidad de búsqueda, un rango de velocidad más amplio y una mayor precisión de búsqueda diversa. Mientras tanto, se almacenan soluciones potenciales con propiedades de convergencia global para apoyar mejor los ajustes en tiempo real de la asignación de tareas. Los resultados de la simulación muestran que la estrategia propuesta puede generar un esquema de ejecución de tareas sin conflictos y planificar la trayectoria, lo que tiene ventajas en el cambio de la escala de datos del UAV y del objetivo y mejora la fiabilidad del sistema hasta cierto punto.