Cuando abordamos problemas cuyo espacio de posibles soluciones se nos facilitaconocer, nuestra busqueda se reduce a hallar un optimo (un maximo o unminimo) que de una solucion al problema dadas unas restricciones. Sin embargoexisten problemas de optimizacion combinatoria complejos en diversos camposcomo la economia, el comercio, la ingenieria, re-ingenieria de software, comunicaciones,la industria o la medicina, que a menudo son muy dificiles de resolveren la practica y cuyo modelamiento matematico “Formulado coherentemente1”,no permite una solucion con las herramientas analiticas al alcance. Por eso evaluandola complejidad actual generada en las instituciones y el mundo empresarial,asi como la diversidad de fases en que se desarrolla el proceso de cambioinstitucional, se hace necesario el desarrollo y uso de metodos que permitanel manejo de situaciones problemicas desde el conjunto de sus partes y desdedistintos puntos de vista. Debido a ese bajo rendimiento de los algoritmos exactospara muchos problemas, se han desarrollado un gran numero de algoritmosaproximados, que proporcionan soluciones de alta calidad para estos problemascombinatorios (aunque no necesariamente la optima) en un tiempo computacionalbreve; estos algoritmos incluyen las denominadas tecnicas heuristicas yMetaheuristicas.