Este documento propone el enfoque de Optimización de Competencias Abiertas (OCO), basado en operadores combinatorios adaptativos, para resolver el Problema del Viajante de Comercio Verde Dinámico (DG-TSP), que extiende el TSP clásico al incorporar condiciones de viaje dinámicas, pendientes de carretera realistas y consideraciones de consumo de energía. El objetivo es minimizar el consumo de combustible y las emisiones al reducir la longitud total del recorrido bajo condiciones variables. A diferencia de las metaheurísticas convencionales basadas en representaciones codificadas en real, nuestro método opera directamente sobre estructuras combinatorias, asegurando una adaptación eficiente sin transformaciones costosas. Integrados dentro de un marco metaheurístico dinámico, nuestros operadores refinan continuamente las decisiones de enrutamiento en respuesta a cambios en el entorno y la demanda. Las evaluaciones experimentales realizadas en contextos prácticos revelan que nuestro algoritmo alcanza una longitud de recorrido de 21,059, lo que indica una reducción del 36.16% en el consumo de combustible en relación con la Optimización por Colonias de Hormigas (ACO) (32,994), una disminución del 4.06% en comparación con el Optimizador de Lobo Gris (GWO) (21,949), una reducción del 2.95% en relación con la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) (21,701), y un descenso del 0.90% cuando se compara con el Algoritmo Genético (GA) (21,251). En términos de rendimiento general fuera de línea, nuestro enfoque logra la mejor puntuación (21,290.9), superando significativamente a ACO (36,957.6), GWO (122,881.04), GA (59,296.5) y PSO (36,744.29), confirmando tanto la calidad de la solución como la estabilidad a lo largo del tiempo. Estos hallazgos subrayan la resiliencia y escalabilidad del enfoque propuesto para la logística sostenible, presentando una resolución pragmática para mejorar las operaciones de transporte en entornos dinámicos y ecológicamente sensibles.