En aplicaciones prácticas de activación de gotas utilizando sistemas microfluídicos digitales (DMF) basados en electrowetting sobre dieléctrico (EWOD), aún pueden surgir diversas fallas en los electrodos debido a diferentes condiciones operativas. Para mejorar la eficiencia del transporte de gotas, este estudio propone un algoritmo genético heurístico-élite (HEGA) para la planificación de rutas de gotas. Introducimos un método heurístico y un método de recombinación de fragmentos élite bidireccional para abordar el desafío de la mala calidad de inicialización en los algoritmos genéticos, particularmente en entornos complejos. Estos enfoques tienen como objetivo mejorar la capacidad de búsqueda global y acelerar la convergencia del algoritmo. Se realizaron simulaciones utilizando MATLAB, y los resultados indican que, en comparación con el algoritmo básico de colonia de hormigas, el método propuesto reduce el número promedio de puntos de giro en aproximadamente un 17.23% y el tiempo promedio de búsqueda en alrededor de un 92.60%. En aplicaciones de transporte de múltiples gotas, el algoritmo genera rutas óptimas para las gotas de prueba mientras mantiene una rápida convergencia. Además, previene eficazmente que las gotas entren en contacto o se fusionen accidentalmente en áreas no de síntesis, asegurando mejores resultados de prueba para el chip.