Algunos tipos de problemas de optimización son relativamente fáciles de resolver, ya que sus  características intrínsecas permiten el uso de técnicas deterministas capaces de encontrar su solución optima. Este es el caso, por ejemplo, de los problemas de programación lineales, que pueden ser resueltos con el método Simplex.

Sin embargo, la gran mayoría de problemas reales no pueden ser resueltos con algoritmos deterministas, bien porque sus características no han permitido el desarrollo de ninguna técnica "exacta" que asegure la localización de la solución óptima, o porque aun pudiendo utilizarse las técnicas exactas, el tiempo necesario para obtener la solución del problema resulte prohibitivo. La alternativa para estos casos la constituyen los métodos heurísticos, que mediante diferentes mecanismos buscan una solución "lo suficientemente buena" - aunque no necesariamente óptima- en un tiempo razonable.

En esta asignatura se introduce al alumno en el uso de los métodos iterativos heurísticos, clasificándolos en dos grupos: (a) métodos basados en búsquedas locales y (b) métodos basados en poblaciones. En los primeros se realiza una búsqueda de la solución del problema en el entorno de la solución anteriormente localizada. En los segundos se realiza una búsqueda global del óptimo, combinando la información del conjunto de posibles soluciones que constituyen la población. 

Muchos de los algoritmos de ambos grupos son algoritmos de optimización estocásticos, ya que sus procesos de búsqueda utilizan mecanismos aleatorios. El problema de optimización en si mismo también puede tener una componente estocástica que haga necesario el uso de un método de simulación de Monte Carlo en el proceso de evaluación de las posibles soluciones. Por lo tanto, en esta asignatura también se introducen algunas técnicas de simulación de Monte Carlo, y se discute su uso en la solución de problemas tanto deterministas como estocásticos.

Por último, además del estudio de los diferentes métodos, los alumnos proponen y resuelven a lo largo de la asignatura un problemas de optimización real, propuesto por ellos mismos, en los que observarán/analizarán las capacidades/dificultades de las técnicas estudiadas para resolver problemas concretos.

La asignatura se engloba dentro de la materia de OPTIMIZACIÓN, que a su vez está ubicada dentro del MÓDULO I (Matemáticas y Computación) del que también forman parte las asignaturas: 

• Minería de Datos
• Sistemas Inteligentes
• Introducción a la Programación Matemática

Los métodos heurísticos son procedimientos para resolver problemas de optimización bien definidos mediante una aproximación intuitiva, en la que la estructura del problema se utiliza de forma inteligente para obtener una buena solución en un tiempo aceptable.

Por lo tanto su forma de operar constituye una alternativa general a los métodos deterministas, aplicables a problemas con unas características determinadas, estudiados en la asignatura Introducción a la Programación Matemática. 

Finalmente, cabe indicar que esta asignatura tiene un carácter transversal dentro del Master y del perfil profesional de sus egresados, ya que las técnicas de optimmización que en ella se ven pueden ser aplicadas a una amplia variedad de problemas, no sólo de ingeniería de sistemas y de control, sino también de otras ramas de conocimiento (p.e. biológicos, físico, químicos, económicos, gestión, etc.).