El problema de dispersión capacitado es una variante del problema de diversidad máxima en el que se debe determinar un conjunto de elementos en una red. Estos elementos podrían representar, por ejemplo, instalaciones en una red logística o dispositivos de transmisión en una red de telecomunicaciones. Por lo general, se considera que cada elemento está limitado en su capacidad de servicio. Por lo tanto, dado un conjunto de posibles ubicaciones, el problema de dispersión capacitado consiste en seleccionar un subconjunto que maximice la distancia mínima entre cualquier par de elementos mientras se alcanza una capacidad de servicio agregada. Dado que esta capacidad de servicio es una restricción muy común en problemas del mundo real, el problema de dispersión capacitado a menudo es un enfoque más realista que el problema tradicional de diversidad máxima. Dado que el problema de dispersión capacitado es un problema NP-duro, cuando se consideran instancias de gran tamaño, necesitamos utilizar algoritmos basados en heurísticas para obtener soluciones de alta calidad en tiempos computacionales razonables. En consecuencia, este trabajo propone un algoritmo multi-start sesgado-aleatorizado para resolver eficientemente el problema de dispersión capacitado. Se lleva a cabo una serie de experimentos computacionales utilizando instancias de tamaño pequeño, mediano y grande. Nuestros resultados se comparan con las mejores soluciones conocidas reportadas en la literatura, algunas de las cuales han demostrado ser óptimas. Nuestro enfoque propuesto se demuestra altamente competitivo, ya que logra soluciones óptimas o cercanas a óptimas y supera a las mejores soluciones no óptimas conocidas en muchos casos. Finalmente, también se realiza un análisis sensible considerando diferentes niveles de la capacidad agregada mínima para completar nuestro estudio.