Los algoritmos genéticos (GA) se utilizan principalmente como un método de optimización fuera de línea para descubrir una solución adecuada a un problema complejo antes de la implementación. En este documento, presentamos una aplicación diferente en la que se usa un GA para adaptar progresivamente el rendimiento colectivo de una colección ad hoc de dispositivos que se están integrando después de la implementación. El comportamiento adaptativo en el contexto de este artículo se refiere a dos aspectos dinámicos del problema: (a) la disponibilidad de dispositivos individuales, así como las funciones objetivas para el rendimiento de toda la población. Ilustramos este concepto en un escenario de videovigilancia en el que las cámaras ya instaladas se están adaptando con capacidades de red para formar un sistema de televisión de circuito cerrado (CCTV) coherente. Mostramos que esto se puede concebir como un problema de optimización multiobjetivo que se puede resolver en tiempo de ejecución, con el beneficio adicional de que las soluciones se pueden refinar o modificar en respuesta a cambios de prioridades o incluso eventos impredecibles como fallos. Presentamos resultados de un estudio de simulación detallado, cuyas implicaciones se están discutiendo desde un punto de vista teórico y práctico (compensación entre el ahorro de recursos computacionales y la cobertura de vigilancia).