La búsqueda de métodos de optimización bioinspirados eficientes y confiables continúa siendo un tema activo de investigación debido a la amplia aplicación de los métodos desarrollados. En este estudio, desarrollamos un método de optimización confiable y eficiente a través de la hibridación de dos algoritmos de optimización de inteligencia de enjambre bioinspirados, a saber, el Algoritmo del Mono (MA) y el Algoritmo del Rebaño de Krill (KHA). La hibridación hizo uso de los pasos eficientes en cada uno de los dos algoritmos originales y proporcionó un mejor equilibrio entre los pasos de exploración/diversificación y los pasos de explotación/intensificación. El nuevo algoritmo híbrido, MAKHA, fue rigurosamente probado con 27 problemas de referencia y sus resultados fueron comparados con los resultados de los dos algoritmos originales. MAKHA demostró ser considerablemente más confiable y eficiente en los problemas probados.