El despacho económico es una tarea importante de optimización no lineal en los sistemas de energía. En este proceso, la demanda total de energía se distribuye entre las unidades generadoras de manera que cada unidad cumpla con sus restricciones de límite de generación y se minimice el costo de producción de energía. Este estudio presentará una visión general de tres algoritmos de optimización, a saber, el algoritmo genético codificado en real, la optimización por enjambre de partículas y una técnica de optimización relativamente nueva llamada algoritmo de murciélago. Este estudio propondrá además modificaciones al algoritmo de murciélago original. Se realizan simulaciones para dos casos de prueba. El primero es un sistema de energía de seis generadores con una función objetivo convexa simplificada. El segundo caso de prueba es un sistema de cinco generadores con una función objetivo no convexa. Finalmente, los resultados del algoritmo modificado se comparan con los resultados del algoritmo genético, la optimización por enjambre de partículas y el algoritmo de murciélago original. Los resultados demuestran la mejora en el Algoritmo de Murciélago.