La optimización es esencial para las aplicaciones ya que puede mejorar los resultados proporcionados en diferentes áreas; para esta tarea, es beneficioso utilizar técnicas de computación suave, como algoritmos bioinspirados. Además, se ha demostrado que si se aplica la adaptación de parámetros dinámicos a estos algoritmos, pueden proporcionar un mejor resultado. Para este trabajo, la principal contribución es llevar a cabo la adaptación de parámetros dinámicos al algoritmo de enjambre de aves utilizando sistemas difusos de tipo-2 de intervalo para realizar un nuevo algoritmo bioinspirado difuso. El diseño del sistema difuso propuesto consta de dos entradas correspondientes a las iteraciones y la diversidad. Como salidas, toma los valores de C y S, que son parámetros a ajustar por el algoritmo. Una vez que se realiza el diseño y la experimentación, se dividen en dos casos de estudio. El primero consiste en un conjunto de funciones complejas del Congreso de Competencia Evolutiva 2017. El segundo caso de estudio consiste en optimizar las funciones de membresía en un sistema difuso diseñado para proporcionar el perfil de presión arterial nocturna, que corresponde a un modelo híbrido neuro-difuso para obtener el riesgo de hipertensión. Analizando los 30 experimentos realizados en ambos casos de estudio, podemos observar que los resultados obtenidos se mejoran en comparación con el método original y otras metodologías propuestas, logrando buenos resultados en las funciones complejas. Además, el sistema difuso optimizado alcanzará un promedio de clasificación correcta del 97%. Estadísticamente, se puede concluir que hay evidencia significativa para afirmar que el método propuesto proporciona buenos resultados.