Numerosos problemas de optimización han sido definidos en diferentes disciplinas de la ciencia que deben ser optimizados utilizando técnicas efectivas. Los algoritmos de optimización son un método efectivo y ampliamente utilizado para resolver problemas de optimización que pueden proporcionar soluciones adecuadas para dichos problemas. En este documento, se diseña un nuevo algoritmo de optimización basado en la naturaleza llamado Algoritmo de Optimización del Leopardo de las Nieves (SLOA) que imita los comportamientos naturales de los leopardos de las nieves. El SLOA se simula en cuatro fases que incluyen rutas de viaje, caza, reproducción y mortalidad. Se describen las diferentes fases del algoritmo propuesto y luego se presenta la modelización matemática del SLOA para implementarlo en diferentes problemas de optimización. Se utiliza un conjunto estándar de funciones objetivo, que incluye veintitrés funciones, para evaluar la capacidad del algoritmo propuesto para optimizar y proporcionar soluciones apropiadas para problemas de optimización. Además, se comparan los resultados de optimización obtenidos del SLOA propuesto con otros ocho algoritmos de optimización bien conocidos. Los resultados de optimización muestran que el SLOA propuesto tiene una alta capacidad para resolver diversos problemas de optimización. Asimismo, el análisis y la comparación de los resultados de optimización obtenidos del SLOA con los otros ocho algoritmos muestran que el SLOA es capaz de proporcionar soluciones cuasi-óptimas más apropiadas y más cercanas al óptimo global, y con un mejor rendimiento, es mucho más competitivo que algoritmos similares.