El problema clásico de enrutamiento de vehículos con capacidad (CVRP) es un problema de optimización combinatoria muy popular en el campo de la logística y la gestión de la cadena de suministro. Aunque el CVRP ha despertado el interés de muchos investigadores, todavía no se ha establecido una forma estándar de obtener las mejores soluciones conocidas para todos los diferentes conjuntos de problemas. Proponemos un algoritmo eficiente de Optimización de Enjambre de Partículas basado en Búsqueda Local de Doble Capa (BLS-PSO) junto con un método de decodificación novedoso para resolver el CVRP. El método de decodificación es importante para relacionar la posición de la partícula codificada con una solución factible de CVRP. En la búsqueda local de doble capa, una capa de búsqueda local es para toda la población en cualquier iteración, mientras que otra se aplica solo en el grupo de las mejores partículas generadas en diferentes generaciones. Estas estrategias de búsqueda ayudan al BLS-PSO a obtener mejores resultados que las propuestas existentes al obtener las mejores soluciones conocidas para la mayoría de los problemas de referencia existentes en un tiempo computacional muy razonable. Los resultados computacionales también muestran que el rendimiento logrado por el algoritmo propuesto supera a otros enfoques basados en PSO.