El Optimizador del Equilibrio (EO) es un algoritmo de optimización inspirado en una ley física llamada equilibrio de masas, que representa la cantidad de masa que entra, sale y se produce en un volumen de control. Aunque el EO es un algoritmo bien aceptado y exitoso en la literatura, necesita mejoras en las fases de búsqueda, exploración y explotación. Sus principales problemas incluyen baja convergencia, quedarse atascado en mínimos locales y desequilibrio entre las fases de exploración y explotación. Este artículo presenta el algoritmo Optimizador del Equilibrio Potenciado (BEO), donde se proponen mejoras para resolver estos problemas y mejorar el rendimiento del algoritmo EO. Se proponen nuevos métodos para las tres fases importantes del algoritmo: población inicial, generación de grupo de candidatos y actualización. En el algoritmo propuesto, la fase de exploración se refuerza utilizando una población inicial aleatoria distribuida uniformemente en lugar de la población inicial aleatoria tradicional y una estrategia versátil de grupo de concentración. Además, el equilibrio entre las fases de exploración y explotación se mejora con dos nuevos enfoques propuestos para la fase de actualización. Estos métodos novedosos mejoran el rendimiento del algoritmo al equilibrar de manera más efectiva la exploración y la explotación. El algoritmo propuesto se prueba utilizando un total de 23 funciones de prueba estándar, incluidas unimodales, multimodales y multimodales de tamaño fijo. Los resultados están respaldados por valores numéricos y gráficos. Además, el algoritmo BEO propuesto se aplica para resolver problemas de diseño de ingeniería del mundo real. El BEO supera al algoritmo EO original en todos los problemas.