El Algoritmo Competitivo Imperialista (ICA) es un nuevo algoritmo evolutivo basado en poblaciones. Divide su población de soluciones en varias subpoblaciones y luego busca la solución óptima a través de dos operaciones: asimilación y competencia. La operación de asimilación mueve cada solución no mejor (llamada ) en una subpoblación hacia la mejor solución (llamada ) en la misma subpoblación. La operación de competencia elimina una colonia de la subpoblación más débil y la añade a otra subpoblación. El trabajo previo sobre ICA se centra principalmente en mejorar la operación de asimilación o reemplazarla con metaheurísticas más potentes, pero ninguno se centra en mejorar la operación de competencia. Dado que la operación de competencia simplemente mueve una colonia (, una solución inferior) de una subpoblación a otra, genera una interacción débil entre estas subpoblaciones. Este trabajo propone el ICA Mejorado con Interacción que fortalece la interacción entre los imperialistas de todas las subpoblaciones. El rendimiento del ICA Mejorado con Interacción se valida en un conjunto de funciones de referencia para la optimización global. Los resultados indican que el rendimiento del ICA Mejorado con Interacción es superior al de ICA y sus variantes existentes.