Los desastres por terremotos suelen ser muy destructivos y representan una gran amenaza para la vida humana y la propiedad. Basándonos en la tecnología relativamente madura de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) y su alta flexibilidad, estos dispositivos son ampliamente utilizados para la recopilación y procesamiento de información en operaciones de ayuda postdesastre. Sin embargo, los UAVs están limitados por su capacidad de batería, lo que dificulta que realicen tanto la recopilación de información a gran escala como el procesamiento de datos al mismo tiempo. Hoy en día, los teléfonos inteligentes (SPs), que se han convertido en dispositivos portátiles para las personas, tienen características de gran potencia de cálculo, medios de comunicación ricos y amplia distribución. Por lo tanto, en este estudio, desarrollamos SPs para ayudar a los UAVs en la ejecución de tareas basadas en incentivos computacionales. Para equilibrar el costo de los UAVs y la utilidad de ejecución de los SPs durante el proceso de ejecución de tareas, se estableció un problema de optimización multiobjetivo y se desarrolló el algoritmo de Murciélagos Mutantes Inmunes Multi-Objetivo (MOMIB) para optimizar el problema propuesto. Además, considerando la diversidad de tareas en escenarios del mundo real, se introdujeron coeficientes de Calidad de Servicio (QoS) para garantizar los requisitos de rendimiento de diferentes tipos de tareas. Un gran número de experimentos de simulación muestran que el esquema de descarga de tareas que proponemos es efectivo.