El Algoritmo de Búsqueda de Ardillas (SSA) es ampliamente utilizado debido a su estructura simple y eficiente capacidad de búsqueda. Sin embargo, SSA exhibe una velocidad de convergencia relativamente lenta y una exploración y explotación desequilibradas. Para abordar estas limitaciones, este documento propone un algoritmo de búsqueda de ardillas difuso basado en un mecanismo de búsqueda de amplia área llamado FSSSA. El sistema de inferencia difusa y la mutación seno-coseno se utilizan para mejorar la velocidad de convergencia. El mecanismo de búsqueda de amplia área se introduce para lograr un mejor equilibrio entre exploración y explotación, así como mejorar la precisión de la convergencia. Para evaluar la efectividad de las estrategias propuestas, FSSSA se compara con SSA en 24 funciones de referencia diversas, utilizando cuatro índices de evaluación: velocidad de convergencia, precisión de convergencia, equilibrio y diversidad, y prueba no paramétrica. Los resultados experimentales demuestran que FSSSA supera a SSA en los cuatro índices. Además, se realiza una comparación con ocho algoritmos metaheurísticos para ilustrar el rendimiento de optimización de FSSSA. Los resultados indican que FSSSA muestra una excelente velocidad de convergencia y rendimiento general. Además, FSSSA se aplica a cuatro problemas de ingeniería, y la verificación experimental confirma que mantiene un rendimiento superior en problemas de optimización realistas, demostrando así su practicidad.