Los desastres naturales a menudo comprometen la infraestructura de telecomunicaciones, lo que lleva a servicios inestables o apagones de comunicación completos que obstaculizan las operaciones de rescate y agravan la angustia de las víctimas. Por lo tanto, las alternativas de despliegue rápido son críticas para mantener una conectividad confiable en las regiones afectadas. Este trabajo propone una red de enjambre de vehículos aéreos no tripulados (UAV) autoorganizada, capaz de proporcionar cobertura autónoma y temporal tanto a las víctimas como al personal de emergencia en áreas con infraestructura comprometida a través de puntos de acceso instalados a bordo de los UAV. Para abordar los desafíos de la observabilidad parcial en la coordinación descentralizada, introducimos la Red de Grafos Recurrentes de Transformador Suave (STRGN), una nueva arquitectura de codificador-decodificador inspirada en el modelo de transformador y que extiende la Red de Grafos Recurrentes Profundos Suaves (SDRGN). Al aprovechar mecanismos de atención cruzada y de múltiples cabezas, la STRGN captura relaciones espaciotemporales de orden superior, lo que permite a los UAV integrar información sobre la proximidad de los vecinos y la densidad de usuarios en tierra al seleccionar acciones. Esto facilita estrategias de posicionamiento adaptativas que mejoran la cobertura, la equidad y la conectividad en condiciones dinámicas. Los resultados de simulación muestran que los enfoques basados en transformadores, incluyendo STRGN, la Red de Grafos de Transformador Suave y la Red de Grafos de Transformador, superan consistentemente a SDRGN, la Red de Grafos Profundos Suaves y las líneas base de la Red de Grafos Profundos en aproximadamente un 16% en métricas clave, mientras que también demuestran una mejor escalabilidad en diversos terrenos y tamaños de enjambre. Estos hallazgos destacan el potencial de STRGN como un marco resiliente para las comunicaciones asistidas por UAV en la respuesta a desastres.