Se propone en esta investigación una estrategia de seguimiento de la potencia máxima de un panel fotovoltaico para condiciones de sombra, basada en un algoritmo mejorado de moho mucilaginoso. Para verificar la superioridad del algoritmo propuesto, se compararon cuatro algoritmos biológicos: optimización de enjambre de partículas (PSO), optimización de enjambre de atunes (TSO), algoritmo de búsqueda de ardillas (SSA) y algoritmo de araña viuda negra (BWO). Se resumieron y analizaron los parámetros de salida de los cinco algoritmos de control. La adaptabilidad de los algoritmos se demostró al establecer diferentes condiciones de sombreado. Los resultados de la simulación demostraron que el algoritmo propuesto tenía un tiempo de respuesta corto, buen efecto de seguimiento y menos fluctuaciones. Finalmente, se verificaron los diferentes algoritmos en la plataforma física HIL + RCP. Los resultados experimentales mostraron que el algoritmo mejorado de moho mucilaginoso tenía el mejor efecto de seguimiento, con menos fluctuaciones de potencia.