Las redes altamente robustas pueden resistir ataques, ya que cuando algunos UAV fallan, los UAV restantes aún pueden transmitir datos entre sí. Para mejorar la robustez de una red de múltiples UAV, la mayoría de los métodos construyen la red ajustando las posiciones de los UAV y añadiendo un gran número de enlaces. Sin embargo, tener un gran número de enlaces consume en gran medida los recursos de comunicación y aumenta la interferencia de señal. Por lo tanto, es necesario estudiar un método que pueda mejorar la robustez y reducir el número de enlaces. En este artículo, proponemos un método que consiste en combinar el control de formación y la selección de enlaces, que puede funcionar de manera distribuida. Para el control de formación, nuestro método mantiene a los UAV compactos en el entorno de obstáculos a través de un campo potencial artificial mejorado. La formación compacta permite que los UAV tengan un gran número de vecinos. Para la selección de enlaces, se utiliza el aprendizaje por refuerzo para mejorar la robustez de la red y reducir el número de bordes de la red. En la simulación del entorno urbano en 3D, se utilizan tres modos de fallo para verificar la robustez de la red. Los resultados experimentales muestran que incluso si el número de enlaces se reduce en un 20%, las redes diseñadas por nuestro método aún tienen una fuerte robustez.