Este artículo trata sobre el problema de la ubicación y dimensionamiento óptimos de generadores distribuidos (DGs) en redes de distribución de corriente alterna (CA) proponiendo un procedimiento de optimización híbrido maestro-esclavo. En la etapa maestra, la versión discreta del algoritmo seno-coseno (SCA) determina la ubicación óptima de los DGs, es decir, los nodos donde deben ubicarse, utilizando una codificación entera. En la etapa esclava, se resuelve el problema del dimensionamiento óptimo de los DGs a través de la implementación del modelo equivalente de programación cónica de segundo orden (SOCP) para obtener soluciones al problema resultante del flujo de potencia óptimo. Como principal ventaja, el enfoque propuesto permite convertir la formulación original de programación no lineal entera mixta en un equivalente SOCP entero mixto. Es decir, cada combinación de nodos proporcionada por el algoritmo SCA de nivel maestro para ubicar generadores distribuidos aporta una solución óptima en términos de su dimensionamiento; ya que SOCP es un modelo de optimización convexo que garantiza encontrar el óptimo global. Las validaciones numéricas del híbrido propuesto SCA-SOCP para la ubicación y dimensionamiento óptimos de DGs en redes de distribución de CA muestran su capacidad para encontrar soluciones óptimas globales. Se probaron algunas redes de distribución clásicas (33 y 69 nodos) y se realizaron algunas comparaciones utilizando resultados reportados en la literatura. Además, se realizaron casos de simulación con factor de potencia unitario y variable, incluyendo la posibilidad de ubicar fuentes fotovoltaicas considerando curvas de carga y generación diarias. Todas las simulaciones se llevaron a cabo en el software MATLAB utilizando la herramienta de optimización CVX.