La Evolución Diferencial es una metaheurística de mucha utilidad cuando se requiere optimizar numéricamente funciones o problemas multidimensionales que no pueden ser resueltos por algún método tradicional de optimización global. A su vez, si se agregan condiciones de frontera, será necesario utilizar alguna técnica de manejo de restricciones. Para mejorar el desempeño de ED, una posible alternativa es combinarlo con algún algoritmo de búsqueda local. En este trabajo se presenta la hibridación de Evolución Diferencial y Hill Climbing, obteniendo resultados de calidad similar o superior a los conseguidos por métodos ya testeados.