ResumenEn este artículo se comparan las técnicas de optimización de enjambre de partículas, PSO (de sus siglas en inglés, Particle Swarm Optimization) y Algoritmos Genéticos (AG), ambas usadas en la implementación de un sistema para detectar y diagnosticar fallas en una estructura usando la respuesta modal.Diferentes episodios de daños (daño simple y daño múltiple) con y sin ruido, permiten simular las condiciones reales en una estructura tipo viga y armadura para determinar el desempeño en la detección y diagnóstico de los sistemas propuestos.Adicionalmente, ambos sistemas propuestos se evalúan variando los volúmenes de información, es decir, el número de modos de vibración.La respuesta dinámica de la estructura en condición normal o de falla se obtiene usando la herramienta de uso libre OPENSEES ® y los algoritmos de optimización PSO y AGs se implementan en ambiente Matlab ® .La comparación de desempeño de las dos técnicas en cuanto a sus capacidades de detección y diagnóstico se realizan en una viga segmentada en 10 partes y simplemente apoyada y una armadura de 13 elementos.Resultados experimentales mostraron la eficacia y robustez de los sistemas propuestos en la determinación del estado del sistema en diversos ambientes de ruido y con diferentes volúmenes de información.Sin embargo su desempeño varía según el sistema monitoreado y la función objetivo utilizada