El problema de optimización de cartera es el problema central de la economía moderna y la teoría de decisiones; existen el Modelo de Media-Varianza y el Modelo de Dominancia Estocástica para resolver este problema. En este documento, basándonos en las restricciones de dominancia estocástica de segundo orden, proponemos el algoritmo de optimización basado en biogeografía mejorado para optimizar la cartera, al que llamamos BBO. Para probar la potencia de cómputo de BBO, realizamos dos experimentos numéricos en varios tipos de restricciones. En el experimento 1, comparando el método de Aproximación Estocástica (SA) con el algoritmo de Función de Nivel (LF) y el Algoritmo Genético (GA), obtenemos una solución óptima similar con BBO en y restricciones con un rendimiento del 1,174% y 1,178%. En la restricción, obtenemos un rendimiento óptimo del 1,3043% con BBO, mientras que el rendimiento de SA y LF es del 1,23% y 1,26%. En el experimento 2, obtenemos un rendimiento óptimo del 0,1325% y 0,3197% con BBO en y restricciones. Como comparación, el rendimiento de la cartera del Índice FTSE100 es del 0,0937%. Los resultados demuestran que el algoritmo BBO tiene un gran potencial en el campo de la toma de decisiones financieras, también muestra que el algoritmo BBO tiene un mejor rendimiento en el problema de optimización.