Este documento presenta JADEDO, un método de optimización híbrido que combina las etapas inspiradas en la dispersión del optimizador de diente de león (DO) con los operadores dinámicos de mutación y cruce de JADE (evolución diferencial adaptativa). Al integrar estos mecanismos complementarios, JADEDO equilibra de manera efectiva la exploración global y la explotación local tanto para espacios de búsqueda unimodales como multimodales. Un extenso análisis comparativo contra metaheurísticas clásicas y de vanguardia en las funciones IEEE CEC2022 que abarcan paisajes unimodales, multimodales e híbridos, demuestra que JADEDO logra resultados altamente competitivos en cuanto a precisión de solución, velocidad de convergencia y robustez. El análisis estadístico utilizando pruebas de rango de suma de Wilcoxon subraya aún más la ventaja consistente de JADEDO sobre varios optimizadores establecidos, reflejando su eficacia en la navegación de problemas complejos y de alta dimensionalidad. Para validar su aplicabilidad en el mundo real, JADEDO también fue evaluado en tres problemas de diseño de ingeniería (recipiente a presión, resorte y reductor de velocidad). Notablemente, logró diseños de primer nivel o cercanos a óptimos en entornos restringidos y de alto riesgo. Además, para demostrar su idoneidad para tareas orientadas a la seguridad, JADEDO se aplicó a un escenario de optimización de respuesta a ataques, identificando de manera eficiente contramedidas rentables y de bajo riesgo bajo restricciones de tiempo estrictas. Estos hallazgos colectivos destacan a JADEDO como un marco robusto, flexible y de alto rendimiento capaz de abordar desafíos de optimización tanto orientados a benchmarks como prácticos.