El problema de ruteo de vehículos considerando múltiples depósitos es clasificado como NP duro, cuya solución busca determinar simultáneamente las rutas de un conjunto de vehículos, atendiendo un conjunto de clientes con una demanda determinada. La función objetivo del problema consiste en minimizar el total de la distancia recorrida por las rutas, teniendo en cuenta que todos los clientes deben ser atendidos cumpliendo restricciones de capacidad de depósitos y vehículos. En este artículo se propone una metodología híbrida que combina las técnicas aglomerativas de clusterización para generar soluciones iniciales con un algoritmo de búsqueda local iterada, iterated location search (ILS) para resolver el problema. Aunque en trabajos previos se proponen los métodos de clusterización como estrategias para generar soluciones de inicio, en este trabajo se potencia la búsqueda sobre el sistema de información obtenido después de aplicar el método de clusterización. Además se realiza un extenso análisis sobre el desempeño de las técnicas de clusterización y su impacto en el valor de la función objetivo. El desempeño de la metodología propuesta es factible y efectivo para resolver el problema en cuanto a la calidad de las respuestas y los tiempos computacionales obtenidos, sobre las instancias de la literatura evaluadas.