El uso de nodos de sensores móviles que operan de forma autónoma para formar redes de sensores inalámbricos adaptativas tiene un gran potencial para aplicaciones de monitoreo en el mundo real. Especialmente en, por ejemplo, escenarios de respuesta a desastres, es decir, cuando el entorno es potencialmente inseguro y desconocido, los drones pueden ofrecer acceso rápido y proporcionar inteligencia crucial a las fuerzas de rescate debido a que, a diferencia de los humanos, son prescindibles y pueden operar en un espacio 3D, lo que a menudo les permite ignorar escombros y pasajes bloqueados. Entre los problemas prácticos que se enfrentan están la optimización de la comunicación entre dispositivos, el proceso de despliegue y el suministro de energía limitado para los dispositivos y el hardware que llevan. Para abordar estos desafíos, hay una gran cantidad de literatura disponible que propone, por ejemplo, el uso de enfoques inspirados en la naturaleza. En este campo, nuestro propio trabajo (red autoorganizada inspirada en la biología, BISON, que utiliza teselaciones de Voronoi) logró resultados prometedores. En nuestro enfoque anterior, los nodos de la red de sensores inalámbricos (WSN) utilizaban conocimiento sobre el centro de gravedad de sus áreas de cobertura, algo que un dron no sabría automáticamente. Para abordar esto, aumentamos BISON con un algoritmo genético (GA), que tiene el beneficio de mejorar aún más el tiempo de despliegue de la red y la cobertura general. Nuestras evaluaciones muestran, como era de esperar, un aumento en el costo de energía. Se presentan y comparan dos variaciones de nuestras estrategias de despliegue GA-BISON propuestas, junto con el impacto del GA. Contrariamente a la intuición, el rendimiento y la robustez aumentan en presencia de ruido.