针对农业生产中农机磨损问题常被忽视，导致任务分配和路径规划不合理的问题，提出一种高效的任务分配与路径规划算法，基于磨损感知的多农机协同优化方法(wear-aware multi-machine collaborative optimization method, WAMMCO),以提高农业生产效率。首先，开发了一种融合荷兰式拍卖机制和惩罚因子机制的改进K-means++算法，并引入偏置处理，以实现农机工作负荷的均衡分配；其次，基于杨氏双缝实验(YDSE)原理，设计了一种元启发式算法，该算法结合离散化处理和多扰动策略，以优化农机作业路径并寻找最短作业路径；最后，结合贪心算法(GA)和农机的实际磨损情况，实现了农机的高效分配。仿真实验结果表明，在任务分配阶段，该算法比相同偏置约束下的constrained-balanced K-means++算法具有更快的运算速度；在路径规划阶段，与ACO、GWO、BWO、HO等算法相比，该算法在寻找全局最优解和收敛时间上表现更优；在农机分配阶段，不同农机数量下，该算法展现出其可行性、有效性和合理性，为农业生产智能化管理提供了新的技术支持，显著提升了农机作业的综合性能。