Este artículo describe una metodología de optimización basada en un modelo de competitividad entre diferentes métodos metaheurísticos. La principal contribución es una estrategia para encontrar dinámicamente el algoritmo que obtiene el mejor resultado basado en la competitividad de los métodos para resolver un problema específico utilizando diferentes métricas de rendimiento dependiendo del problema. Los algoritmos utilizados en las pruebas preliminares son: el algoritmo de luciérnagas (FA), inspirado en luciérnagas parpadeantes; la optimización impulsada por el viento (WDO), inspirada en el movimiento del viento en la atmósfera, y en la que se actualizan las posiciones y velocidades de los paquetes de viento; y finalmente, la optimización de escuadrones de drones (DSO), cuya inspiración para este método es nueva e interesante, basada en artefactos, donde los drones tienen un centro de mando que envía información a los drones individuales y actualiza su software para optimizar la función objetivo. El modelo propuesto ayuda a descubrir el mejor método para resolver un problema específico, y también reduce el tiempo que lleva buscar métodos antes de encontrar aquel que obtiene los resultados más satisfactorios. La idea principal es que con este enfoque de competitividad, los métodos se prueban al mismo tiempo hasta encontrar el mejor para resolver el problema en cuestión. Como pruebas preliminares del modelo, se utilizó la optimización de las funciones matemáticas de referencia y las funciones de pertenencia de un controlador difuso de un robot móvil autónomo.