La búsqueda rápida de objetivos evasivos utilizando múltiples Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) presenta desafíos significativos, ya que requiere predicción del movimiento del objetivo en tiempo real, coordinación entre múltiples agentes y adherencia a restricciones cinemáticas. Los métodos de búsqueda cooperativa existentes a menudo asumen un comportamiento no adversarial del objetivo o modelan el movimiento del objetivo de manera independiente de las acciones de los VANT, lo que reduce su efectividad contra objetivos que evaden activamente en función de las posiciones de los VANT. Para abordar estas limitaciones, este estudio introduce el Algoritmo de Búsqueda Rápida Cooperativa para Objetivos Evasivos (CRS-AET). El marco propuesto utiliza modelado teórico de grafos para representar las relaciones espacio-temporales entre los VANT, los objetivos y las cuadrículas ambientales. Un método de predicción de movimiento basado en gradientes direccionales (DG-Prediction) estima primero las áreas de movimiento probables de los objetivos dinámicos dentro del entorno estructurado en grafos. Luego, un algoritmo de subasta de múltiples rondas mejorado con propagación de utilidad basada en grafos (IMRAA) optimiza la asignación de recursos de los VANT. Finalmente, la Optimización de Trayectorias con Restricciones de Dubins (DC-RTO) se integra dentro de un esquema de control predictivo distribuido (DMPC) para garantizar la viabilidad cinemática. Los resultados de simulación en tres escenarios representativos indican que CRS-AET permite una detección de objetivos más rápida, una mejor cobertura del área y una coordinación más eficiente que los métodos de referencia. Los experimentos de hardware en el circuito (HIL) confirman además la robustez y aplicabilidad práctica del marco en entornos operativos realistas.