Resumen Los modelos utilizados en el diseño de redes hidráulicas pueden ser muy variados, en función del objetivo que se pretende abordar. Este trabajo se centra fundamentalmente en el dimensionado hidráulico de redes de distribución de agua, de modo que se cumplan una serie de requerimientos de servicio, entre los que se incluyen condiciones mínimas de presión, velocidad, etc. Una de las complejidades del diseño de redes de distribución de agua (RDA) radica en la elección de los diámetros como variables de decisión; puesto que en este caso las restricciones son funciones implícitas de estos mismos diámetros, el espacio de soluciones se convierte en no convexo y la función objetivo en multimodal. En este punto, los métodos tradicionales basados en técnicas matemáticas quedan limitados a la localización de mínimos locales de la función objetivo, que depende del punto de inicio del proceso de convergencia. Numerosos investigadores han diseñado aplicaciones en lo que a métodos de diseño de redes de agua se refiere, planteando los costes de la red como la función objetivo a optimizar. La aplicación de técnicas evolutivas de optimización permite la búsqueda de soluciones más allá de estos mínimos locales, lo que amplía en muchas ocasiones el campo de búsqueda, y por tanto, la capacidad de obtener buenas soluciones. Este tipo de técnicas son muy versátiles, por lo que tienen multitud de posibles aplicaciones, siendo el diseño óptimo de redes de agua una de ellas. El carácter aleatorio de los algoritmos evolutivos provoca que no exista la certeza absoluta de explorar el espacio completo de soluciones. No obstante, las distintas técnicas evolutivas son capaces de obtener un conjunto de buenas soluciones que mejoran de modo progresivo. En términos generales, el modelo de optimización desarrollado para todas estas técnicas incluye una función objetivo cuyo valor trata de minimizarse. En este sentido, la mayoría de las metodologías que trata esta tesis han sido ya aplicadas con cierto éxito a distintos problemas de diseño, pero no se han establecido criterios que permitan comparar el buen hacer de un algoritmo frente a otro. Esta tesis muestra un estudio detallado acerca de cada uno de los modelos de optimización propuestos, desarrollando patrones que permiten comparar distintos modelos entre si, a fin de determinar cuál es la metodología más adecuada en la resolución del problema de diseño en redes de agua. Actualmente, todo el conocimiento sobre el comportamiento de un algoritmo heurístico aplicado al diseño de redes de distribución consiste en seguir ciertas pautas cuando se realiza el modelo de optimización y tratar de obtener la mejor solución posible mediante un método que podría calificarse como de prueba y error. Así, no hay trabajos que profundicen sobre la configuración adecuada que deben tener los operadores asociados a cada técnica de optimización, o trabajos que comparen distintos algoritmos de optimización de algún otro modo que no sea la obtención de una mínima solución de diseño. La presente tesis pretende avanzar lo suficiente en el conocimiento de las técnicas heurísticas como para reducir en lo posible el factor aleatorio que inevitablemente acompaña a las mismas cuando se realiza una simulación, aportando la configuración más adecuada para cada metodología, de modo que se maximice la eficacia de este tipo de técnicas de optimización en el diseño de redes de agua. Asimismo se define el concepto de eficiencia de un algoritmo como un operador matemático que permite la comparación de distintas técnicas heurísticas, no sólo teniendo en cuenta la solución final de diseño obtenida, sino también los recursos computacionales empleados para llegar a ella. Esta aportación permitirá la elección del algoritmo de optimización más adecuado en función de las necesidades de diseño requeridas. La eficiencia es un nuevo concepto en la aplicación de métodos heurísticos a la resolución de problemas complejos. En este caso, se representa la relación entre calidad de la solución y velocidad de resolución del algoritmo. El índice de eficiencia (E) da una idea de la calidad de la simulación realizada, de modo que cuanto mayor es este número mejor es la relación entre calidad de la solución y recursos empleados para obtenerla. Este índice de eficiencia representa una forma neutra de comparar los algoritmos de optimización en base a distintos criterios.