Los métodos convencionales de control cooperativo para sistemas de AUV múltiples suelen basarse en suposiciones hidrodinámicas cuasi-estacionarias y no tienen en cuenta explícitamente las incertidumbres variables en el tiempo en la dinámica oceánica. Además, los parámetros del controlador a menudo se ajustan empíricamente. Como resultado, bajo campos de flujo perturbados complejos y restricciones de comunicación, los enjambres de AUV son propensos a la fragmentación grupal y a la reducción de la polarización, lo que socava la navegación cooperativa estable. Para abordar estas limitaciones, proponemos un modelo de enjambre de vehículos submarinos autónomos optimizado para flujos de doble vórtice (DGF-OAS) para operaciones coordinadas en campos de flujo variables en el tiempo. El modelo propuesto incorpora un mecanismo de atención gráfica consciente de la dirección para ajustar de manera adaptativa los pesos de adyacencia entre agentes con diferentes roles. Además, integra el potencial de Lennard-Jones para preservar un espaciado seguro entre vehículos e incorpora un campo de flujo de doble vórtice que varía periódicamente para caracterizar las perturbaciones oceánicas. Luego, se emplea la optimización bayesiana para identificar automáticamente pesos adecuados para los términos de alineación y atracción-repulsión, mejorando así la cohesión del enjambre y la adaptabilidad ambiental. Los resultados de simulación demuestran que, bajo perturbaciones en el campo de flujo, DGF-OAS logra una polarización grupal de hasta el 96%, reduce el tiempo promedio de finalización de tareas en un 15.84% en comparación con el modelo base y alcanza una tasa de finalización de tareas del 97%, superando significativamente los métodos comparados. Estos hallazgos indican que el enfoque propuesto exhibe una fuerte adaptabilidad y estabilidad en entornos complejos y ofrece una solución efectiva para el control de enjambres de AUV.