Las aplicaciones modernas se construyen cada vez más en torno a la red, la colaboración y la automatización. Los drones, o Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT), son una parte clave de este cambio. Muchas misiones complejas requieren que múltiples VANT trabajen juntos como un equipo, lo que significa que decidir cómo agruparlos de manera eficiente es un verdadero desafío de optimización. Este documento presenta EPICEAg (Algoritmo Coevolutivo Mejorado Inspirado en Preferencias con vectores de objetivo), un nuevo algoritmo para formar equipos óptimos de VANT, llamados coaliciones. EPICEAg se basa en un algoritmo existente llamado PICEAg, pero añade tres mejoras importantes: utiliza agrupamiento k-medoides a través del algoritmo de Particionamiento alrededor de Medoides (PAM) para una selección de líderes de equipo más confiable, y aplica dos métodos de ordenamiento avanzados: estimación de densidad basada en desplazamientos y clasificación epsilon, para gestionar la complejidad de la búsqueda. El algoritmo optimiza siete objetivos a la vez: qué tan bien se completan las tareas, qué tan eficientemente se utilizan los recursos, qué tan confiable es el equipo y sus comunicaciones, qué tan confiables son los drones individuales y cuánta energía les queda. Las pruebas en varios escenarios de misión muestran que EPICEAg rinde consistentemente mejor que PICEAg, NSGA-II y MOPSO.