La necesidad de una cobertura inalámbrica más duradera y amplia ha impulsado la transición de un solo dron a enjambres de drones. A diferencia del dron único, los enjambres de drones pueden lograr colaborativamente una cobertura completa sobre un área objetivo. Sin embargo, la literatura existente sobre la cobertura inalámbrica de los drones ha pasado por alto un hecho importante: que la vida útil de la red está determinada por la energía residual mínima entre todos los drones. Por lo tanto, el consumo máximo de energía se minimiza en nuestro problema de despliegue de enjambres de drones (DSDP), que tiene como objetivo equilibrar el consumo de energía de todos los drones y maximizar la vida útil de la red de cobertura completa. Presentamos un algoritmo genético que codifica las soluciones como cromosomas y simula el proceso de evolución biológica en busca de una solución favorable. Específicamente, se adopta un esquema de código entero para codificar la secuencia del despliegue de los drones. Con el orden de la secuencia de los drones determinado por el proceso de codificación, introducimos un operador de verificación de viabilidad con búsqueda binaria para mejorar el rendimiento. Al relajar la restricción de cobertura completa como un objetivo de tasa de cobertura, estudiamos las compensaciones entre el consumo de energía, el número de drones y la tasa de cobertura del área objetivo. Aprovechando el marco MOEA/D con búsqueda de subproblemas vecinos, presentamos un algoritmo de despliegue de enjambres de drones basado en MOEA/D (DSDA-MOEA/D) para encontrar el mejor compromiso entre estos objetivos. Se realizaron simulaciones extensivas para evaluar el rendimiento de los algoritmos propuestos.