La Movilidad Aérea Urbana (UAM) se prevé que revolucione el transporte urbano al mejorar la eficiencia del tráfico y mitigar la congestión a nivel de superficie. Uno de los desafíos fundamentales en la implementación de sistemas UAM radica en la ubicación óptima de los vertipuertos, lo que requiere un delicado equilibrio entre los costos de construcción de infraestructura, los costos de acceso de los pasajeros a sus vertipuertos asignados y la conectividad operativa de la red de vertipuertos resultante. Este estudio desarrolla un modelo matemático integrado para la decisión de ubicación de vertipuertos, con el objetivo de minimizar el costo total del sistema mientras se asegura la conectividad de la red UAM entre las ubicaciones de vertipuertos seleccionadas. Para resolver el problema de manera eficiente y mejorar la calidad de la solución, se desarrolla un algoritmo genético híbrido incorporando un mecanismo de imposición de conectividad basado en un Árbol de Expansión Mínima (MST), un concepto fundamental en teoría de grafos que conecta todos los nodos en una red dada con un costo total de enlace mínimo, mejorado por una estrategia de inicialización codiciosa. La efectividad del algoritmo propuesto se demuestra a través de experimentos numéricos realizados tanto en conjuntos de datos sintéticos como en la red de transporte del mundo real de la ciudad de Nueva York. Los resultados muestran que la metodología híbrida propuesta no solo produce soluciones de alta calidad, sino que también reduce significativamente el tiempo de cálculo, permitiendo una convergencia más rápida. En general, este estudio proporciona ideas prácticas para la planificación de infraestructura UAM al enfatizar la ubicación de vertipuertos orientada a la demanda y la conectividad entre vertipuertos, contribuyendo así tanto al desarrollo teórico como a la implementación a gran escala en entornos urbanos complejos.