El problema del código identificativo para un grafo dado implica encontrar un subconjunto mínimo de vértices de manera que cada vértice del grafo esté especificado de forma única por su vecindario no vacío dentro del código identificativo. El problema de optimización combinatoria tiene una amplia variedad de aplicaciones en esquemas de localización y detección. Encontrar un código identificativo del tamaño mínimo posible es una tarea difícil. De hecho, se ha demostrado que es computacionalmente intratable (NP-completo). Por lo tanto, el uso de heurísticas para proporcionar buenas aproximaciones en un tiempo razonable está justificado. En este trabajo, presentamos un nuevo algoritmo de búsqueda local basado en población para encontrar códigos identificativos de coste mínimo. Experimentos computacionales muestran que el enfoque propuesto resultó ser más efectivo que otros algoritmos de vanguardia en la generación de soluciones de alta calidad en diferentes tipos de grafos con diferentes números de vértices.