En este estudio, se propone un algoritmo mejorado de Optimización Híbrida de Lobo Gris (HI-GWO) para abordar los desafíos encontrados en los algoritmos tradicionales de inteligencia de enjambre para la planificación de rutas de robots móviles. Estos desafíos incluyen baja precisión de convergencia, velocidad lenta de iteración y vulnerabilidad a óptimos locales. El algoritmo HI-GWO introduce varias mejoras clave para superar estas limitaciones y mejorar el rendimiento.