Este documento propone un nuevo algoritmo metaheurístico llamado minimización del tiempo de selección basado en enjambre de partículas (Pkt_PSO), ideado para minimizar el tiempo de selección en almacenes manuales. Como su nombre sugiere, Pkt_PSO está inspirado en la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), y está específicamente diseñado para minimizar el tiempo de selección en contextos de selección de pedidos. Para evaluar la calidad y la robustez de Pkt_PSO, se compara con cinco algoritmos alternativos utilizados como puntos de referencia. Las comparaciones se realizan en nueve escenarios diferentes obtenidos al cambiar el diseño del almacén y la longitud de la lista de selección. Los resultados del análisis muestran que Pkt_PSO tiene una tasa de convergencia más lenta y sufre menos de estancamiento temprano en mínimos locales; esto asegura una exploración más extensa y precisa del espacio de soluciones. De hecho, las soluciones proporcionadas por Pkt_PSO son siempre mejores (o al menos comparables) a las encontradas por los puntos de referencia, tanto en términos de calidad (proximidad al mejor resultado general) como de fiabilidad (frecuencia con la que se encuentra la mejor solución). Claramente, a medida que se exploran más soluciones, el tiempo computacional de Pkt_PSO es más largo, pero sigue siendo compatible con las necesidades operativas de la mayoría de las aplicaciones prácticas.