El problema de enrutamiento de vehículos (VRP) es un área popular de investigación. Esta popularidad surge de su amplia aplicación en muchos problemas del mundo real, como logística, enrutamiento de redes, comercio electrónico y varios otros campos. El VRP es simple de formular, pero muy difícil de resolver y requiere mucho tiempo. En estos casos, los investigadores utilizan soluciones aproximadas ofrecidas por metaheurísticas. Este trabajo implicó el diseño de una nueva metaheurística llamada Optimización de Competencias Abiertas (OCO), que se inspiró en el comportamiento humano durante el proceso de aprendizaje y se basó en el enfoque de competencias. El objetivo es la construcción de soluciones que representen las ideas de los aprendices en el contexto de un problema abierto. Las soluciones candidatas en OCO evolucionan en tres pasos. En cuanto al primer paso, cada aprendiz construye un camino de aprendizaje (encontrando la solución al problema) a través del autoaprendizaje, que depende de sus habilidades. En el segundo paso, cada aprendiz responde positivamente a las mejores ideas en su grupo (la construcción de cada grupo se basa en la competencia de los aprendices o el principio del vecino). En el último paso, los aprendices interactúan con el mejor en el grupo y con el líder. Con el fin de demostrar la relevancia del algoritmo propuesto, OCO fue probado en problemas de enrutamiento de vehículos dinámicos junto con el Generador de Referencia Dinámica Generalizado (GDBG).