Los enjambres de vehículos aéreos no tripulados (VANT) han mostrado un potencial sustancial para mejorar la eficiencia operativa y reducir los costos de ataque, presentando amplias aplicaciones en la guerra urbana moderna. Sin embargo, lograr un rendimiento efectivo en ataques en entornos urbanos complejos sigue siendo un desafío, particularmente al considerar simultáneamente obstáculos tridimensionales y zonas de amenaza, lo que puede degradar significativamente la efectividad del ataque. Para abordar este desafío, este documento propone una estrategia de ataque a objetivos utilizando el algoritmo de Optimización de Forrajeo de Anguila Eléctrica (EEFO), un método de optimización heurística diseñado para garantizar ataques precisos en entornos complejos. El problema se formula con restricciones específicas, modelando cada VANT como una anguila eléctrica con posiciones y velocidades iniciales aleatorias. Este algoritmo simula la interacción, el descanso, la caza y los comportamientos de migración de las anguilas eléctricas durante su proceso de forrajeo. Durante la fase de interacción, los VANT participan en una exploración global a través de la comunicación y la detección ambiental. La fase de descanso permite a los VANT mantener temporalmente sus posiciones, evitando la convergencia prematura a óptimos locales. En la fase de caza, el enjambre identifica y persigue caminos óptimos, mientras que en la fase de migración los VANT transitan hacia áreas objetivo, evitando amenazas y obstáculos mientras buscan rutas más seguras. El algoritmo mejora las capacidades de optimización general al compartir información entre los individuos circundantes y promover la cooperación grupal, planificando efectivamente las trayectorias de vuelo y evitando obstáculos para ataques precisos. La plataforma de simulación MATLAB(R2024b) se utiliza para comparar el rendimiento de cinco algoritmos de optimización: SO, SCA, WOA, MFO y HHO, frente al propuesto algoritmo de Optimización de Forrajeo de Anguila Eléctrica (EEFO) para misiones de ataque a objetivos de enjambres de VANT. Los resultados experimentales demuestran que en un entorno escaso y no defendido, EEFO supera a los otros algoritmos en términos de eficiencia en la planificación de trayectorias, estabilidad y costos mínimos de trayectoria, además de exhibir tasas de convergencia más rápidas. En entornos densamente defendidos, EEFO no solo logra la trayectoria de ataque a objetivos óptima, sino que también muestra un rendimiento superior en términos de tendencias de convergencia y reducción de costos de trayectoria, junto con la tasa de finalización de misión más alta. Estos resultados destacan la efectividad de EEFO tanto en escenarios escasos como en complejos defendidos, convirtiéndolo en un enfoque prometedor para las operaciones de enjambres de VANT en entornos urbanos dinámicos.