El optimizador de caballos salvajes (WHO) es un algoritmo metaheurístico recientemente propuesto que simula el comportamiento social de los caballos salvajes en la naturaleza. Aunque WHO muestra un rendimiento competitivo en comparación con algunos algoritmos, sufre de baja capacidad de explotación y estancamiento en óptimos locales. Este documento presenta un optimizador de caballos salvajes mejorado (IWHO), que incorpora tres mejoras para mejorar la capacidad de optimización. La principal innovación de este documento es presentar la estrategia de carrera aleatoria (RRS) y el mecanismo de competencia por el abrevadero (CWHM). La estrategia de carrera aleatoria se emplea para equilibrar la exploración y la explotación, y el mecanismo de competencia por el abrevadero se propone para impulsar el comportamiento de explotación. Además, se utiliza la estrategia de peso de inercia dinámica (DIWS) para optimizar la solución global. El IWHO propuesto se evalúa utilizando veintitrés funciones de referencia clásicas, diez funciones de prueba CEC 2021 y cinco problemas de optimización del mundo real. También se prueban casos de alta dimensionalidad ( = 200, 500, 1000). Comparando nueve algoritmos conocidos, los resultados experimentales de las funciones de prueba demuestran que el IWHO es muy competitivo en cuanto a velocidad de convergencia, precisión, exactitud y estabilidad. Además, la capacidad práctica del método propuesto se verifica mediante los resultados de problemas de diseño de ingeniería.