Determinar los valores de posición de los efectores en un robot para permitir que su efector final realice una tarea específica es un desafío recurrente en la robótica. Se han explorado diversas metodologías para abordar este problema, cada una con ventajas y limitaciones distintas. Este trabajo propone un enfoque basado en metaheurísticas para resolver una secuencia de problemas de optimización asociados con la trayectoria discretizada del efector final. Además, se introduce un método para identificar un modelo funcional que describe las trayectorias del efector utilizando la misma técnica de optimización. La contribución clave radica en los ajustes algorítmicos que mejoran las soluciones metaheurísticas aprovechando el comportamiento del robot y la influencia de la tarea de seguimiento en el espacio de búsqueda. Específicamente, dos operaciones se modifican en el proceso de inicialización de la solución candidata. La inicialización sesgada propuesta con pesos variables mejora la precisión posicional (72.5%) en relación con los métodos sin actualizaciones dinámicas. Además, la desviación estándar se redujo en un (89%). Para implementaciones industriales, los controladores modernos pueden codificar directamente las posiciones del efector a través de funciones paramétricas. Los resultados de esta propuesta formulan problemas de optimización cuyas soluciones proporcionan los parámetros de un modelo matemático dependiente del tiempo que describe el movimiento del efector.