En este documento, proponemos una nueva definición de camino opuesto. Su característica principal es que la secuencia de caminos candidatos y las distancias entre nodos adyacentes en el recorrido se consideran simultáneamente. En cierto sentido, el camino candidato y su camino opuesto correspondiente tienen la misma (o al menos similar) distancia al camino óptimo en la población actual. Basándonos en un marco aceptado para emplear el aprendizaje basado en la oposición, se introduce la Optimización Biogeográfica Basada en la Oposición utilizando el Óptimo Actual, llamado algoritmo COOBBO, para resolver problemas del vendedor viajero. Demostramos su rendimiento en ocho problemas de referencia y lo comparamos con otros algoritmos de optimización. Los resultados de la simulación ilustran que el excelente rendimiento de nuestro algoritmo propuesto se atribuye a la definición distinta de camino opuesto. Además, su gran fortaleza radica en la explotación para mejorar la precisión de la solución, no en la exploración para mejorar la diversidad de la población. Finalmente, al comparar diferentes versiones de COOBBO, otra conclusión es que cada algoritmo exitoso de cómputo suave basado en la oposición necesita ajustar y mantener un buen equilibrio entre el nodo adyacente hacia atrás y el nodo adyacente hacia adelante.