El interés en el uso de enjambres autónomos de drones en diversas aplicaciones físicas de misión, como la vigilancia, el monitoreo inteligente y las operaciones de rescate, está creciendo. Los sistemas de enjambre deben cumplir con las restricciones de seguridad y eficiencia para garantizar operaciones confiables. Para maximizar la seguridad en el movimiento, debemos diseñar el sistema de enjambre de tal manera que los drones no colisionen entre sí y/o con otros objetos en el entorno operativo. Por otro lado, para asegurar que los drones tengan suficientes recursos para completar la tarea requerida de manera confiable, también debemos lograr eficiencia al implementar la misión, minimizando la distancia de viaje de los drones. En este artículo, proponemos un enfoque integrado novedoso que maximiza la seguridad en el movimiento y la eficiencia mientras se planifica y controla la operación del enjambre de drones. Para lograr este objetivo, proponemos un nuevo algoritmo de planificación de misiones de enjambre basado en evolución paralela. La computación evolutiva nos permite planificar y optimizar las rutas de los drones en tiempo real para maximizar la seguridad mientras se minimiza la distancia de viaje como objetivo de eficiencia. Con el fin de cumplir con las restricciones definidas de manera eficiente, nuestra solución promueve un enfoque holístico que considera todo el proceso de diseño, desde la definición de requisitos formales hasta el desarrollo de software. Los resultados de las pruebas de referencia demuestran que nuestro enfoque mejora la eficiencia de la ruta en hasta un 10% sin ningún accidente en el control de enjambres en comparación con soluciones de vanguardia.