Este estudio presenta un algoritmo evolutivo híbrido innovador que combina el algoritmo de Optimización de Frailecillos Árticos (APO) con el marco de evolución diferencial dinámica JADE. El algoritmo APO, inspirado en los patrones de búsqueda de alimentos de los frailecillos árticos, presenta ciertos desafíos, incluida una tendencia a converger prematuramente en mínimos locales, una tasa lenta de convergencia y un equilibrio insuficiente entre los procesos de exploración y explotación. Para mitigar estos inconvenientes, el enfoque híbrido propuesto incorpora las características dinámicas de JADE, que mejoran el equilibrio entre exploración y explotación a través del control adaptativo de parámetros y el uso de un archivo externo. Al sincronizar los mecanismos de búsqueda efectivos modelados según el comportamiento de búsqueda de alimentos de los frailecillos árticos con las estrategias dinámicas avanzadas de JADE, esta integración mejora significativamente la eficiencia de búsqueda global y acelera el proceso de convergencia. La efectividad de APO-JADE se demuestra a través de pruebas de referencia contra funciones unimodales y multimodales bien conocidas de IEEE CEC 2022, mostrando un rendimiento superior sobre 32 algoritmos de optimización comparados. Además, APO-JADE se aplica a problemas complejos de diseño de ingeniería, incluida la optimización de estructuras y mecanismos de ingeniería, revelando su utilidad práctica para navegar en espacios de búsqueda multidimensionales desafiantes típicamente encontrados en problemas de ingeniería del mundo real. Los resultados confirman que APO-JADE superó a todos los optimizadores comparados, abordando efectivamente los desafíos de áreas de búsqueda desconocidas y complejas en la optimización del diseño de ingeniería.