Este artículo propone la optimización total de las redes energéticas en una ciudad inteligente mediante la optimización de tormenta cerebral modificada de mejor global de múltiples poblaciones (MP-GMBSO). Muchos países han llevado a cabo proyectos de demostración de ciudades inteligentes para la reducción de energías totales y emisiones de CO. El problema energético y ambiental de la ciudad inteligente puede formularse como un problema de programación no lineal entera mixta (MINLP). Por lo tanto, se han adoptado métodos de computación evolutiva, incluidas variaciones de la Optimización de Tormenta Cerebral (BSO) recientemente desarrollada, como la BSO Mejor Global (GBSO), BSO Modificada (MBSO) y BSO Modificada de Mejor Global (GMBSO) para abordar el problema. Sin embargo, todavía hay margen para mejorar la calidad de la solución. Se ha aplicado métodos de computación evolutiva con múltiples poblaciones a varios problemas y se ha verificado que mejoran la calidad de la solución. Por lo tanto, se espera que el enfoque mejore la calidad de la solución. El MS-GMBSO propuesto utiliza solo migración para modelos de múltiples poblaciones en lugar de abest, que es el mejor individuo entre todas las subpoblaciones hasta ahora y tanto migración como abest. También se investigan varios modelos de múltiples poblaciones, políticas de migración, el número de subpoblaciones y topologías de migración. Se verifica que el método basado en MP-GMBSO propuesto con migración utilizando topología de anillo, la política y 320 individuos es el más efectivo entre todos los parámetros de múltiples poblaciones.