El avance de la tecnología de impresión 3D ha permitido la fabricación de estructuras intrincadas, sin embargo, la complejidad de la trayectoria de movimiento de la cabeza de impresión obstaculiza significativamente la eficiencia de producción. Abordando los desafíos planteados por el conjunto de datos de puntos de sección en piezas de trabajo impresas en 3D, este estudio presenta un innovador algoritmo de optimización de colonia de hormigas diseñado para mejorar la trayectoria de la cabeza de impresión. Al enmarcar la optimización de la trayectoria de movimiento como un Problema del Viajante de Comercio (TSP), la investigación emplea un algoritmo de agrupamiento K-means diseñado a medida para categorizar el conjunto de datos en grupos distintos. Este algoritmo de agrupamiento divide cada punto de impresión en diferentes subconjuntos según la densidad, optimiza estos subconjuntos a través de cálculos de agrupamiento K-means mejorados, y luego agrega los resultados para clasificar todo el conjunto de datos. Posteriormente, el algoritmo de colonia de hormigas organiza la secuencia de impresión de estos grupos basándose en los centros de los grupos, seguido de calcular el camino más corto dentro de cada grupo. Para formar una trayectoria de movimiento cohesiva, se conectan los nodos más cercanos entre grupos adyacentes, lo que culmina en una solución globalmente óptima. Experimentos comparativos demuestran repetidamente mejoras significativas en la trayectoria de movimiento de la cabeza de impresión, lo que conlleva a mejoras notables en la eficiencia de impresión.