La Cantidad Económica de Pedido (EOQ) es un problema de optimización importante para la gestión de inventarios con un impacto en varias industrias; sin embargo, sus modelos matemáticos pueden ser complejos con funciones objetivo no convexas, no lineales y no diferenciables. Los algoritmos metaheurísticos han surgido como herramientas poderosas para resolver problemas de optimización complejos (incluido el EOQ). Son técnicas de búsqueda iterativas que pueden explorar eficientemente grandes espacios de soluciones y obtener soluciones casi óptimas. El Recocido Simulado (SA) es un método metaheurístico ampliamente utilizado capaz de evitar soluciones subóptimas locales. El algoritmo SA tradicional se basa en un solo agente, lo que puede resultar en una baja tasa de convergencia para problemas complejos. Este artículo propone un algoritmo SA adaptativo modificado de múltiples agentes (basado en población); el algoritmo adaptativo impone una ligera atracción de todos los agentes hacia la mejor solución actual. Como prueba de concepto, el algoritmo propuesto se probó en un problema EOQ particular (estudiado recientemente en la literatura e interesante por sí mismo) en el que la función objetivo es no lineal, no convexa y no diferenciable. Con estos nuevos mecanismos, el algoritmo permite la exploración de diferentes regiones del espacio de soluciones y determina el óptimo global de manera más rápida. El análisis mostró que el algoritmo propuesto tuvo un buen desempeño al encontrar buenas soluciones en un tiempo razonablemente corto.