本发明提出了一种基于自适应分区的多智能体异构目标协同覆盖方法，能够实现在资源受限条件下的多智能体多目标点覆盖，并且可以权衡各智能体的时间损耗。本发明提出了基于反馈控制机制的改进k‑means聚类算法对目标点进行分区，自适应调节目标点分区结果，从而进一步权衡各智能体执行任务的时间损耗。在优化各智能体对所分得目标点的遍历顺序阶段，基于考虑资源不足条件下的多智能体多目标点覆盖问题，对遗传算法进行了改进，从而实现了在有限时间内尽可能最大化探测收益。考虑到各智能体运动时间受限，设计了启发式修复规则路径修复方法，从而确保各智能体在预设时间范围内返回基站。