A medida que la población mundial crece, lograr el Hambre Cero para 2030 representa un desafío significativo. La tecnología de cultivo vertical ofrece una solución potencial, convirtiendo la planificación de trayectorias de robots agrícolas en granjas verticales en una prioridad de investigación. Este estudio presenta el modelo de Planificación de Trayectorias Multi-Robot del Sistema de Cultivo Vertical (VFSMRTP). Para optimizar este modelo, proponemos el Optimizador de Lobo Gris de Evolución Diferencial de Preservación Elitista (EPDE-GWO), una versión mejorada del Optimizador de Lobo Gris (GWO) que incorpora preservación de élite y evolución diferencial. El algoritmo EPDE-GWO se compara con el Algoritmo Genético (GA), el Recocido Simulado (SA), el Optimizador de Escarabajos Peloteros (DBO) y la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO). Los resultados experimentales demuestran que EPDE-GWO reduce la longitud de la trayectoria en un 24,6%, evita la convergencia prematura y muestra fuertes capacidades de búsqueda global. Gracias a las estrategias DE y EP, el EPDE-GWO requiere menos iteraciones para alcanzar la solución óptima, ofrece una fuerte estabilidad y robustez, y encuentra consistentemente la solución óptima con alta frecuencia. Estos atributos son particularmente significativos en el contexto del cultivo vertical, donde optimizar la planificación de trayectorias robóticas es esencial para maximizar la eficiencia operativa, reducir el consumo de energía y mejorar la escalabilidad de las operaciones agrícolas.