El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) es un algoritmo de optimización ampliamente utilizado basado en enjambres y inspirado en la naturaleza. Sin embargo, sufre de estancamiento de búsqueda al quedar atrapado en una solución subóptima en un problema de optimización. Este artículo propone un nuevo algoritmo híbrido (SDPSO) para mejorar su rendimiento en búsquedas locales. El algoritmo fusiona dos estrategias, la explotación estática (SE, una estrategia de actualización de velocidad que considera la velocidad libre de inercia) y la búsqueda de dirección (DS) del método de Rosenbrock, en el PSO original. Con este híbrido, por un lado, se mantiene la exploración extensiva por parte del PSO; por otro lado, el SE se encarga de localizar una pequeña región, y luego el DS intensifica aún más la búsqueda. El algoritmo SDPSO fue implementado y probado en problemas de referencia no restringidos (CEC2014) y algunos problemas de diseño de ingeniería restringidos. El rendimiento de SDPSO se compara con el de otros algoritmos de optimización, y los resultados muestran que SDPSO tiene un rendimiento competitivo.