Se puede predecir que la infraestructura de las redes inalámbricas existentes no cumplirá con los requisitos de la red inalámbrica de quinta generación (5G) debido a las altas tasas de datos y a la gran cantidad de tráfico esperado. Por lo tanto, un método de implementación novedoso es crucial para satisfacer las características del 5G. Se espera que la metaheurística sea un método prometedor para el problema de optimización de implementación compleja de la red 5G. Este trabajo presenta la implementación de un algoritmo metaheurístico basado en inteligencia de enjambre, para minimizar el número de estaciones base (BS) y optimizar sus ubicaciones en frecuencias de onda milimétrica (mmWave) (por ejemplo, 28 GHz y 38 GHz) en el contexto de la red 5G, satisfaciendo los requisitos de tasas de datos de los usuarios. Luego, se aplica un método iterativo para eliminar las BS redundantes. Formulamos un problema de optimización que tiene en cuenta múltiples escenarios de implementación de redes 5G. Además, se realiza un estudio comparativo con el conocido recocido simulado (SA) utilizando simulaciones de Monte Carlo para evaluar el rendimiento del modelo desarrollado. En nuestros resultados de simulación, dividimos la región de interés en dos subáreas con diferentes distribuciones de usuarios para diferentes escenarios de red, teniendo en cuenta la interferencia intercelular. Los resultados demuestran que el enfoque propuesto tiene una mejor cobertura de red con un bajo porcentaje de usuarios en situación de interrupción. Además, el enfoque desarrollado tiene menores tiempos computacionales para alcanzar la calidad de servicio (QoS) de red deseada.