El patrimonio cultural desempeña un papel vital en la formación de la identidad colectiva y en el apoyo al turismo, sin embargo, enfrenta amenazas crecientes de desastres naturales y provocados por el ser humano. Como respuesta, se están explorando tecnologías digitales, especialmente sistemas de monitoreo basados en drones, para la prevención de desastres. Este estudio examina si un Algoritmo Genético puede optimizar eficazmente la ubicación de estaciones de drones para la protección económica del patrimonio cultural. Se realizó una simulación en un espacio virtual de 2500 km dividido en unidades de cuadrícula de 25 km, cada una asignada a un precio de terreno aleatorio. Las estaciones de drones tienen un radio operativo de 40 km. La optimización del AG utiliza una función de aptitud basada en la relación de artefactos culturales cubiertos con el costo de instalación. Para prevenir la convergencia prematura, se emplean cruce multipunto y selección por ruleta. Los parámetros clave del AG se ajustaron a través de simulaciones repetidas. El conjunto óptimo de parámetros: tamaño de población de 300, tasa de mutación de 0.2, fuerza de mutación de +/-5 km y ratio de cruce de 0.3, equilibra la exploración y la convergencia. Los resultados muestran convergencia hacia ubicaciones de bajo costo y alta cobertura sin estancamiento prematuro. La visualización ilustra claramente el proceso de optimización. El AG demuestra ser efectivo para optimizar económicamente la ubicación de estaciones de drones. Aunque virtual, este método ofrece implicaciones prácticas para estrategias de protección del patrimonio cultural en el mundo real.