Este documento presenta un algoritmo híbrido de optimización de saltamontes utilizando un decodificador novedoso y búsqueda local para resolver instancias del problema de enrutamiento de vehículos abiertos con restricciones de capacidad y distancia. El decodificador del algoritmo primero define el número de vehículos a utilizar y luego divide los clientes, asignándolos a las rutas disponibles. El algoritmo realiza una búsqueda local en tres vecindarios después de la decodificación. Cuando se encuentra una nueva mejor solución, cada ruta se optimiza localmente resolviendo un problema del vendedor viajero, considerando el depósito y los clientes en la ruta. Se utilizaron tres conjuntos que contienen un total de 30 problemas de referencia de la literatura para probar el algoritmo. Los experimentos consideraron dos casos del problema. En el primero, el objetivo principal es minimizar el número total de vehículos y luego la distancia total a recorrer. En el segundo caso, se minimiza la distancia total recorrida por los vehículos. Los resultados obtenidos mostraron el rendimiento competente del algoritmo. Para el primer caso, el algoritmo pudo mejorar o igualar las mejores soluciones conocidas para 21 de los 30 problemas de referencia. Para el segundo caso, se encontraron o mejoraron las mejores soluciones conocidas para 18 de los 30 problemas de referencia mediante el algoritmo. Finalmente, se incluye un estudio de caso de un problema de la vida real.