Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) sirven como relés de comunicación y mensajeros aéreos en las modernas redes logísticas urbanas. Los métodos convencionales de optimización de trayectorias asumen una localización perfecta y una propagación de señales de seguimiento en espacio libre isotrópico, lo que limita su efectividad en cañones urbanos. Para abordar la incertidumbre posicional y el bloqueo de señales por edificios, proponemos un marco impulsado por gemelos digitales para la optimización continua de trayectorias y recursos en enjambres de VANT. Modelamos un entorno urbano que contiene estructuras altas aleatorias, aplicando una incertidumbre de no línea de vista (NLoS) para reflejar la degradación realista de la comunicación. La arquitectura del gemelo digital (DT) utiliza una representación espacial de doble capa que captura un radio de incertidumbre posicional que decae dinámicamente del receptor. Definimos un límite de localización visual estricto que inicia el seguimiento de objetivos determinista con un mecanismo de transición de estado. Para gestionar la complejidad del enrutamiento del enjambre, aplicamos el Clustering Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido (DBSCAN), asignando un mensajero VANT y una estación de transferencia logística a cada clúster. El sistema ejecuta un bucle de reoptimización continua utilizando un Algoritmo Genético multiobjetivo adaptativo. Este marco minimiza conjuntamente la probabilidad acumulativa de interrupción y el tiempo total de vuelo, mientras impone un umbral de relación señal-ruido y restricciones de rendimiento. Este mecanismo de adaptación continua mitiga los riesgos de bloqueo NLoS, apoyando una comunicación confiable y una entrega eficiente en entornos urbanos densos en obstáculos y degradados por el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS).