Se requiere un marco de optimización que equilibre de manera efectiva las restricciones de dosis-volumen y los objetivos de tratamiento en la planificación de radioterapia de intensidad modulada (IMRT). En nuestro trabajo anterior, propusimos un enfoque basado en sistemas dinámicos en el que las restricciones de dosis, junto con los coeficientes de haz, se tratan como variables de estado y evolucionan dinámicamente dentro de un sistema de tiempo continuo. Este método mejoró la precisión de la solución al ajustar dinámicamente las restricciones de dosis, pero tenía una desventaja significativa. Específicamente, debido a que es un proceso iterativo derivado de la discretización de un sistema de ecuaciones diferenciales lineales utilizando el método de Euler aditivo, se requiere un procedimiento de recorte de límite inferior para evitar que las variables de estado de los coeficientes de haz y las restricciones de dosis tomen valores negativos. Este problema podría evitar que la optimización restringida funcione correctamente y socavar la viabilidad del plan de tratamiento. Para abordar este problema, proponemos dos tipos de sistema dinámico continuo multiplicativo que preservan inherentemente la no negatividad de las variables de estado. Demostramos teóricamente que el problema del valor inicial para estos sistemas converge a una solución que satisface las restricciones de planificación IMRT consistentes. Además, para garantizar la practicidad computacional, derivamos esquemas iterativos discretizados a partir de los sistemas de tiempo continuo y confirmamos que sus iteraciones mantienen la no negatividad. Este marco elimina la necesidad de procedimientos de recorte artificiales y conduce al método de restricciones de dosis variables multiplicativas, que ajusta dinámicamente las restricciones de dosis durante el proceso de optimización. Finalmente, se realizan experimentos numéricos para respaldar e ilustrar los resultados teóricos, mostrando cómo el método propuesto logra una planificación IMRT de alta precisión mientras garantiza soluciones físicamente significativas.