El objetivo principal de este estudio fue desarrollar un modelo difuso robusto para imitar la generación de biodiésel a partir de la transesterificación del aceite de espuma de leche lavada de lácteos (DWMS). Se consideraron cuatro parámetros del proceso: la relación molar de metanol a aceite, la concentración de KOH, la temperatura de la reacción y el tiempo de reacción. La técnica propuesta se dividió en dos pasos: modelado difuso e identificación de parámetros óptimos. La capacidad de las herramientas difusas para capturar y utilizar variables lingüísticas y conjuntos difusos es uno de sus principales beneficios. Esto significa que la lógica difusa permite la representación y manipulación de valores que caen a lo largo de un continuo en lugar de depender únicamente de valores precisos o categorías binarias. Esto es especialmente útil al tratar con relaciones no lineales, ya que proporciona una representación más precisa y matizada de los datos subyacentes. Como resultado, se construyó inicialmente un modelo difuso preciso basado en datos recopilados para simular la producción de biodiésel en términos de la relación molar de metanol a aceite, la concentración de KOH, la temperatura de la reacción y la duración de la reacción. En la segunda fase, se aplicó el algoritmo de búsqueda de antenas de escarabajo (BAS) para identificar los valores óptimos de los parámetros del proceso para aumentar la producción de biodiésel. El algoritmo BAS se inspira en el comportamiento de los escarabajos, particularmente en cómo navegan utilizando sus antenas. Emplea un método de inteligencia de enjambre al desplegar escarabajos virtuales que se agrupan sobre el área del problema en busca de la mejor solución. Una de sus principales características es la capacidad del algoritmo BAS para equilibrar la exploración y la explotación. Esto se logra a través del mecanismo de tamaño de paso adaptable del algoritmo durante la fase de búsqueda. Como resultado, el algoritmo puede investigar primero una gran parte del espacio del problema antes de acercarse gradualmente a la respuesta ideal. En comparación con ANOVA, y gracias a la lógica difusa, el RMSE disminuyó de 7 usando ANOVA a 0.73 usando lógica difusa (una disminución del 89%). La predicción aumentó de 0.8934 usando ANOVA a 0.9614 usando lógica difusa (un aumento del 7.6). Además, los resultados de la optimización confirmaron la superioridad del algoritmo BAS. La producción de biodiésel aumentó del 92% al 98.16%.