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La optimización por enjambre de partículas (PSO) es un algoritmo metaheurístico común. Sin embargo, al enfrentarse a problemas prácticos de optimización de estructuras de ingeniería, tiende a converger prematuramente durante el proceso de búsqueda y caer en un óptimo local. Para fortalecer su rendimiento, se propone combinar varias ideas del algoritmo de evolución diferencial (DE), dando lugar a una optimización de enjambre de partículas con mutación de probabilidad dinámica y peso inercial caótico (CWDEPSO). Las principales mejoras se logran al mejorar los parámetros y el mecanismo del algoritmo en este trabajo. El primero propone un novedoso peso inercial caótico tangente inverso y factores de aprendizaje seno. Además, el factor de escala y la probabilidad de cruce se mejoran mediante distribuciones aleatorias, respectivamente. El segundo introduce un mecanismo de monitoreo. Al monitorear la convergencia de PSO, se adopta un operador de mutación desarrollado con una capacidad de búsqueda local más confiable y se aumenta la diversidad de la población para ayudar a PSO a escapar del óptimo local de manera efectiva. Para evaluar la efectividad del algoritmo CWDEPSO, se utilizan 24 funciones de referencia y dos grupos de experimentos de optimización de ingeniería para optimización numérica e ingeniería, respectivamente. Los resultados indican que CWDEPSO ofrece una mejor precisión y velocidad de convergencia en comparación con algunos algoritmos metaheurísticos conocidos.
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