El problema de encontrar el mínimo global de una función es aplicable a una multitud de problemas del mundo real y, por lo tanto, se han desarrollado una variedad de técnicas computacionales para localizarlo eficientemente. Entre estas técnicas, las técnicas evolutivas, que buscan, a través de la imitación de procesos naturales, obtener eficientemente el mínimo global de funciones multidimensionales, desempeñan un papel central. Una técnica evolutiva que ha sido introducida recientemente es el Algoritmo de Forrajeo Óptimo, que es un algoritmo basado en enjambres, y es notable por su fiabilidad en la localización del mínimo global. En este trabajo, se proponen una serie de modificaciones que tienen como objetivo mejorar la fiabilidad y velocidad de la técnica mencionada, como una técnica de terminación basada en observaciones estocásticas, un método de muestreo innovador y una técnica para mejorar la generación de descendencia. El nuevo método fue probado en una serie de problemas de la literatura relevante y se realizó un estudio comparativo contra otras técnicas de optimización global con resultados prometedores.