Las matrices de antenas circulares (CAAs) encuentran una amplia utilidad en una variedad de aplicaciones de comunicación de vanguardia como las redes 5G, el Internet de las cosas (IoT) y las tecnologías avanzadas de formación de haces. En el ámbito del diseño de antenas, los niveles de lóbulos laterales (SLL) en el patrón de radiación tienen una importancia significativa dentro de los sistemas de comunicación. Esto se debe principalmente a su papel en la mitigación de la interferencia de señal en todo el patrón de radiación de los lóbulos laterales. Con el fin de suprimir el lóbulo subsidiario, lograr la orientación del lóbulo primario requerida y mejorar la directividad, en este trabajo se utiliza un problema de optimización. Este artículo introduce un método destinado a mejorar el patrón de radiación de la CAA minimizando su SLL mediante un algoritmo híbrido de la Ternera Parda Sooty y la Rata Topo Desnuda (STNMRA). Los resultados de la simulación muestran que el método de optimización híbrido reduce significativamente los lóbulos laterales manteniendo una directividad razonable en comparación con la matriz uniforme y otras metaheurísticas competitivas.