La optimización por colonia de hormigas (ACO) es una técnica probabilística inspirada en el comportamiento de las hormigas para resolver problemas computacionales que pueden reducirse a encontrar el mejor camino a través de un grafo. Algunas especies de hormigas depositan feromonas en el suelo para marcar algunos caminos favorables que deberían ser utilizados por otros miembros de la colonia. La optimización por colonia de hormigas implementa un mecanismo similar para resolver problemas de optimización. En este artículo se propone un procedimiento de calentamiento para el ACO. Durante el calentamiento, la matriz de feromonas se inicializa para proporcionar un nuevo punto de inicio eficiente para el algoritmo, de modo que pueda obtener los mismos (o mejores) resultados con menos iteraciones. El calentamiento se basa exclusivamente en el grafo, que, en la mayoría de las aplicaciones, se proporciona y no necesita ser recalculado cada vez antes de ejecutar el algoritmo. De esta manera, solo se puede realizar una vez, y acelera el algoritmo cada vez que se utiliza a partir de entonces. La solución propuesta se valida en un conjunto de instancias del problema del viajante de comercio y en la simulación de una aplicación industrial real para la ruta de los recolectores en un almacén manual. Durante la validación, se compara con otro ACO que adopta una técnica de inicialización de feromonas, y los resultados muestran que, en la mayoría de los casos, la adopción del calentamiento propuesto permite al ACO obtener los mismos o mejores resultados con menos iteraciones.