El mantenimiento de la diversidad es crucial para el rendimiento del optimizador de enjambre de partículas (PSO). Sin embargo, el mecanismo de actualización de partículas en el PSO convencional es deficiente en el mantenimiento de la diversidad, lo que generalmente resulta en una convergencia prematura o una estancamiento de la exploración en el espacio de búsqueda. Ayudar a la optimización del enjambre de partículas a mejorar la capacidad de mantenimiento de la diversidad, muchos trabajos han propuesto ajustar las distancias entre las partículas. Sin embargo, tales operadores resultarán en una situación donde el mantenimiento de la diversidad y la evaluación de la aptitud se realizan en el mismo espacio basado en distancias. Por lo tanto, también plantea un nuevo desafío en el equilibrio entre la velocidad de convergencia y la preservación de la diversidad. En este documento, se propone un nuevo PSO que emplea una estrategia competitiva y una medida de entropía para gestionar el operador de convergencia y el mantenimiento de la diversidad, respectivamente. El algoritmo propuesto se aplicó a la suite de referencia de optimización a gran escala en CEC 2013 y los resultados demuestran que el algoritmo propuesto es factible y competitivo para abordar problemas de optimización a gran escala.