A medida que los sistemas de ingeniería se vuelven cada vez más complejos, la optimización del diseño basada en la fiabilidad (RBDO) ha sido ampliamente estudiada en los últimos años y ha progresado mucho. Para lograr mejores resultados de optimización, el modelo matemático utilizado debe considerar una gran cantidad de factores inciertos. Especialmente al considerar factores de incertidumbre mixtos, la contradicción entre el alto costo computacional y la eficiencia del algoritmo de optimización se vuelve cada vez más feroz. Cómo encontrar rápidamente el punto más probable óptimo (MPP) será una dirección de investigación importante de RBDO. Para resolver este problema, este artículo construye un nuevo marco de método RBDO combinando un algoritmo de enjambre de partículas mejorado (PSO) con excelentes capacidades de optimización global y una estrategia de desacoplamiento utilizando un algoritmo de recocido simulado (SA). Este estudio mejora la eficiencia de la solución RBDO al resolver rápidamente los puntos MPP y las estrategias de optimización de desacoplamiento. Al mismo tiempo, se garantiza la precisión de los resultados de RBDO al mejorar las capacidades de optimización global. Finalmente, este artículo ilustra la superioridad y viabilidad de este método a través de tres ejemplos de cálculo.