Como herramienta de vuelo que integra portador y reconocimiento, los vehículos aéreos no tripulados (UAV) se aplican en varios campos. En los últimos años, la planificación de misiones y la optimización de rutas se han convertido en los enfoques de investigación más importantes en el campo de los UAV. Con la madurez continua de la tecnología de inteligencia artificial, varios algoritmos de búsqueda se han aplicado en el campo de los vehículos aéreos no tripulados. Sin embargo, estos algoritmos tienen ciertos defectos, que llevan a problemas como un gran volumen de búsqueda y baja eficiencia en la planificación de tareas, y no pueden cumplir con los requisitos de la planificación de rutas. El algoritmo de optimización objetivo tiene un buen rendimiento en la resolución de problemas de optimización. En este documento, se estableció el modelo de planificación inteligente de un grupo de UAV basado en un algoritmo de optimización multiobjetivo, y se optimizó su ruta. En cuanto a la modelización, este documento estudió y analizó la planificación de tareas en línea, las reglas de búsqueda y el control de formación de grupos utilizando un método de modelización inteligente basado en agentes. Para la planificación y optimización de misiones, se combinó un algoritmo de optimización multiobjetivo para construir el modelo desde tres aspectos de asignación de misiones, planificación de rutas y evaluación de la planificación. Los resultados finales de la simulación mostraron que el método de modelización de planificación inteligente de un grupo de UAV y el método de optimización de ruta basado en un algoritmo de optimización multiobjetivo cumplieron con los requisitos del diseño de rutas y mejoraron la eficiencia de búsqueda de rutas con un 2,26% de satisfacción en la finalización de tareas.