En el contexto de las Ciudades Inteligentes en evolución, la integración de la tecnología de drones y los paradigmas de computación distribuida presenta un potencial significativo para mejorar la infraestructura y los servicios urbanos. Este documento propone un enfoque integral para optimizar la logística de entrega urbana a través de un modelo basado en la nube que emplea la Optimización por Colonias de Hormigas (ACO) para la planificación y el Control Predictivo de Modelos (MPC) para el seguimiento de trayectorias dentro de un marco más amplio de Continuo de Computación. El sistema propuesto aborda el Problema de Ruteo de Vehículos con Capacidad (CVRP) considerando tanto las restricciones de capacidad de los drones como su autonomía, utilizando el algoritmo basado en ACO para asignar eficientemente los destinos de entrega mientras minimiza las distancias de viaje. Las rutas libres de colisiones se calculan utilizando un enfoque basado en un Grafo de Visibilidad (VG), y los controladores MPC permiten a los drones adaptarse a obstáculos dinámicos en tiempo real. Además, este trabajo explora cómo se pueden desplegar grupos de drones como dispositivos de borde dentro del Continuo de Computación, integrándose sin problemas con sensores IoT e infraestructura de computación en la niebla para apoyar diversas aplicaciones urbanas, como la gestión del tráfico, el monitoreo de multitudes y las inspecciones de infraestructura. Este enfoque de doble arquitectura, que combina las capacidades de optimización de ACO con la naturaleza flexible y distribuida del Continuo de Computación, permite un despliegue urbano de drones escalable y eficiente. Los resultados de simulación validan la efectividad del modelo propuesto para mejorar la eficiencia de entrega y la evitación de colisiones, al tiempo que demuestran el potencial de integrar la tecnología de drones en entornos de Ciudad Inteligente para una mejor recolección de datos y respuesta en tiempo real.