El número creciente de satélites para tareas espaciales específicas dificulta la planificación tradicional de tareas de satélites que depende de la planificación de estaciones terrestres y de la ejecución a bordo para aprovechar al máximo la efectividad general de los satélites. Mientras tanto, el entorno complejo y cambiante en el espacio también plantea desafíos para la gestión de sistemas de múltiples satélites (MSS). Para abordar los problemas mencionados, este documento formula un problema de optimización de enteros mixtos para resolver la planificación autónoma de tareas para MSS. Primero, construimos una arquitectura de gestión autónoma a bordo basada en múltiples agentes y colaboración entre satélites. Basándonos en esta arquitectura, proponemos un algoritmo genético híbrido con recocido simulado (H-GASA) para resolver la planificación autónoma de tareas cooperativas de múltiples satélites (MSCATP). Con el H-GASA, se desarrolló un esquema heurístico de programación de tareas para abordar posibles conflictos de tareas en MSCATP. Finalmente, se estableció un escenario de simulación para validar nuestro H-GASA propuesto, que exhibe un rendimiento superior en términos de potencia computacional y tasa de éxito en comparación con algoritmos existentes.