El algoritmo de asociación de datos probabilística integrada conjunta (JIPDA) es ampliamente utilizado para el seguimiento automático de múltiples objetivos, pero tiene el problema conocido de la coalescencia de pistas. Al optimizar la densidad posterior, se puede mejorar la precisión de la estimación del estado del objetivo. Motivados por esta idea, desarrollamos un filtro de asociación de datos probabilística integrada conjunta basado en optimización evolutiva (EOJIPDA) para superar el problema de coalescencia del filtro JIPDA.