Las metaheurísticas son soluciones probadas para problemas de optimización complejos. Recientemente, las metaheurísticas bioinspiradas han demostrado sus capacidades para resolver problemas de ingeniería complejos. El Algoritmo de Optimización de Ballenas es una metaheurística popular, que se basa en el comportamiento de caza de las ballenas. Para algunos problemas, este algoritmo sufre de atrapamiento en mínimos locales. Para hacer que WOA sea compatible con una serie de problemas desafiantes, se proponen dos modificaciones principales en este documento: la primera es el aprendizaje basado en la oposición en la fase de inicialización, mientras que la segunda es la inculcación del operador de mutación de Cauchy en la fase de actualización de posición. La variante propuesta se llama Algoritmo de Optimización de Ballenas Aumentado (AWOA) y se probó en dos conjuntos de pruebas, es decir, funciones de prueba clásicas y las últimas funciones de prueba CEC-2017 para problemas de 10 dimensiones y 30 dimensiones. Varios análisis, incluido el análisis de la propiedad de convergencia, el análisis de diagrama de caja y el análisis de la prueba de suma de rangos de Wilcoxon, muestran que la variante propuesta posee mejores capacidades de exploración y explotación. Además, se ha informado sobre la aplicación de AWOA para tres problemas del mundo real de diversas disciplinas. Los resultados revelaron que la variante propuesta exhibe un mejor rendimiento de optimización.