Los vehículos aéreos no tripulados de larga duración (LE-UAV) se utilizan ampliamente debido a su gran cobertura y capacidades de carga útil significativas. Sin embargo, su limitada inteligencia autónoma requiere la intervención de recursos de control terrestre (GCR), que incluyen uno o más operadores, durante la ejecución de la misión. El rendimiento de estas misiones se ve notablemente afectado por la efectividad variable de los diferentes GCR y sus niveles de fatiga. La investigación actual sobre la planificación de misiones de múltiples UAV no aborda adecuadamente estos factores críticos. Para abordar este problema práctico, presentamos un problema de optimización integrada para la planificación de misiones de múltiples LE-UAV combinado con la asignación heterogénea de GCR. Este problema amplía la planificación de misiones cooperativas de múltiples UAV tradicionales al incorporar decisiones de asignación de GCR. El acoplamiento de las decisiones de planificación de misiones con las decisiones de asignación de GCR aumenta la dimensionalidad del espacio de decisiones, lo que hace que el problema sea más complejo. Al analizar las características del problema, desarrollamos un modelo de programación lineal entera mixta. Para resolver este problema de manera efectiva, proponemos un algoritmo de programación bilevel basado en un marco de algoritmo genético híbrido. Experimentos numéricos demuestran que nuestro algoritmo propuesto resuelve el problema de manera efectiva, superando al avanzado conjunto de herramientas de optimización CPLEX. Notablemente, para instancias de mayor escala, nuestro algoritmo logra soluciones superiores en 10 s en comparación con el tiempo de ejecución de 2 h de CPLEX.