En esta asignatura se introducen y analizan diversos métodos de optimización aproximados, abarcando desde algoritmos de búsqueda local simple hasta diversas metaheurísticas de trayectoria y poblacionales. Se analizan los fundamentos de las distintas metaheurísticas y se llevan a la práctica a través de la resolución de problemas complejos que no pueden ser abordados con métodos exactos en tiempos razonables. Se hace especial énfasis en los algoritmos evolutivos. La primera parte se enfoca principalmente en problemas de optimización combinatoria, mientras que la segunda parte se centra en optimización continua.