Las técnicas de inteligencia artificial, como la optimización por enjambre de partículas, se utilizan para resolver problemas en toda la sociedad. La optimización, en particular, busca identificar la mejor decisión posible dentro de un espacio de búsqueda. Problemáticamente, la optimización por enjambre de partículas a veces tendrá partículas que quedan atrapadas dentro de mínimos locales, impidiéndoles identificar una solución óptima global. Como solución a este problema, este documento propone una mejora inspirada en la ciencia ficción de la optimización por enjambre de partículas donde se identifica una iteración impactante y se vuelve a ejecutar el algoritmo desde este punto, con un cambio realizado en el enjambre. La técnica propuesta se prueba utilizando múltiples variaciones en varias funciones diferentes que representan problemas de optimización y varias funciones de prueba estándar utilizadas para probar diversas técnicas de optimización por enjambre de partículas.