En escenarios post-desastre, los Vehículos Aéreos No Tripulados (VANT) que actúan como Estaciones Base Aéreas Móviles (EBAM) ofrecen un medio flexible para restaurar la comunicación para equipos de usuario aislados (EU) cuando la infraestructura convencional no está disponible. Más en general, el agrupamiento es una herramienta fundamental para organizar entidades distribuidas espacialmente en redes inalámbricas, IoT y de sensores. Sin embargo, los algoritmos estáticos como el Agrupamiento por Propagación de Afinidad (APA) a menudo no logran generalizar en entornos y densidades de usuarios diversos. Este estudio introduce un marco de agrupamiento híbrido que selecciona dinámicamente entre APA y agrupamiento basado en densidad (DBSCAN), guiado por un clasificador neuronal entrenado en características de distribución espacial. Los centroides elegidos luego inician un Algoritmo Genético (AG) que evoluciona las trayectorias de los VANT bajo múltiples indicadores de rendimiento, incluyendo cobertura, capacidad y eficiencia de ruta. Los resultados de simulación demuestran que el enfoque de agrupamiento híbrido mejora la adaptabilidad y efectividad de los despliegues de VANT al aprender estrategias de agrupamiento conscientes del contexto. Más allá de la recuperación de desastres asistida por VANT, el marco propuesto ilustra cómo la selección inteligente de agrupamiento puede mejorar el rendimiento en aplicaciones heterogéneas en tiempo real, como la conectividad IoT, el monitoreo de ciudades inteligentes y la coordinación de sensores a gran escala.