Los Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) de ala fija no pueden volar a velocidades inferiores a las velocidades críticas de pérdida. Como resultado, el planeo durante un escenario de posible colisión, como con los UAV de ala rotatoria, es imposible. Además, el planeo no es una solución óptima para la Evitación de Colisiones (CA), ya que aumenta el tiempo de misión y es inherentemente ineficiente en combustible. Este trabajo propone un algoritmo de resolución descentralizado basado en un Sistema de Inferencia Difusa (FIS) que modula la ruta de misión de punto a punto mientras asegura el movimiento continuo de los UAV durante la CA. Se considera un modelo de guía cinemática simplificado con condiciones de giro coordinado para controlar los UAV. El modelo emplea un control proporcional-derivativo de la velocidad aérea comandada, el ángulo de inclinación y el ángulo de la trayectoria de vuelo. Los comandos se derivan de la ruta deseada, caracterizada por la velocidad aérea, la dirección y la altitud. La ruta deseada se obtiene a su vez utilizando puntos de mirada generados para el punto objetivo. El FIS tiene como objetivo imitar el comportamiento humano durante escenarios de colisión, generando parámetros de modulación para la ruta deseada para lograr la CA. Es notable que también es escalable, lo que facilita ajustar los parámetros del algoritmo según las misiones requeridas y los factores específicos de un UAV dado. Se utilizó un algoritmo genético para optimizar los parámetros del FIS de modo que la distancia recorrida durante la misión se minimizara a pesar de la modulación de la ruta. El algoritmo propuesto se optimizó utilizando un escenario de conflicto por pares. La efectividad del algoritmo se evaluó a través de una simulación de Monte Carlo de escenarios de conflicto aleatorios que implican múltiples UAV operando en un espacio confinado.