El Problema de Enrutamiento de Tránsito Urbano (UTRP) es un desafiante problema discreto que gira en torno al diseño de rutas eficientes para sistemas de transporte público. Se clasifica dentro de la categoría de problemas NP-duros, caracterizado por su complejidad y numerosas restricciones. Evaluar conjuntos de rutas potenciales para su viabilidad es una tarea exigente y que consume mucho tiempo, lo que a menudo resulta en el rechazo de muchas soluciones. Dada su dificultad, se considera que los métodos metaheurísticos, como los algoritmos de inteligencia de enjambre, son altamente adecuados para abordar el UTRP. Sin embargo, la efectividad de estos métodos depende en gran medida de adaptarlos adecuadamente a problemas discretos, así como de emplear procedimientos de inicialización y métodos de evaluación de soluciones adecuados. En este estudio, se propone una nueva variante del algoritmo de optimización por enjambre de partículas como un enfoque de solución eficiente para el UTRP. Presentamos una función de inicialización mejorada y operadores de modificación mejorados, junto con una rutina de post-optimización para mejorar aún más las soluciones. Luego, se compara el rendimiento del algoritmo con el estado del arte utilizando el reconocido benchmark de Mandl, un estándar para evaluar soluciones UTRP. Al comparar las soluciones generadas con los resultados publicados de 10 estudios en la red de benchmark de Mandl, demostramos que el algoritmo desarrollado supera a las técnicas existentes, proporcionando resultados superiores.