Resumen. En este artículo, un algoritmo basado en el forrajeo de bacterias E.Coli llamado TS-MBFOA es implementado para optimizar un modelo matemático que minimiza a un Smart Grid, el cual es una red de distribución eléctrica combinada con modernas tecnologías de información que busca reducir los costos y la contaminación al medio ambiente.En este Smart Grid se hacen uso de fuentes de energía renovables como la eólica y solar, además de una unidad de generación convencional a partir del combustible diésel. TS-MBFOA fue implementado y probado en un primer experimento para calibrar los parámetros propios del algoritmo. En un segundo experimento, el algoritmo previamente calibrado fue ejecutado 30 veces de manera independiente para observar su rendimiento. Los resultados encontrados muestran que TS-MBFOA es mejor en comparación con dos algoritmos evolutivos utilizados para resolver el mismo problema de optimización.Palabras clave: optimización, forrajeo de bacterias, algoritmo de inteligencia colectiva, red de distribución eléctrica inteligente.Bacterial Foraging-Based Algorithm for Smart Grid Optimization Abstract. In this paper, an E. Coli bacterial foraging-based algorithm called TS-MBFOA is implemented to optimize a mathematical model that minimizes a Smart Grid, which is an electrical distribution network combined with modern information technologies which seeks to reduce costs and environmental pollution. In this Smart Grid, renewable energy sources such as wind and solar are used, as well as a conventional generation unit from diesel fuel. TS-MBFOA was implemented and tested in a rst experiment to calibrate the algorithm parameters. In a second experiment, the previously calibrated algorithm was executed 30 times independently to observe its performance. The results found show that