La reconfiguración de redes es un problema de optimización altamente combinatorio, no lineal, no diferenciable y restringido cuya función objetivo puede ser simple o multiobjetivos. Para ella se emplean numerosos métodos, pero no existe una aceptación única sobre el más apropiado o mejor. Lo esencial consiste en cómo utilizar el conocimiento específico del problema, cómo modelarlo e implementarlo. Lo recomendado es tomar el método mejor conocido, definir bien los requerimientos del problema, comprender su sensibilidad a parámetros y poder ajustarlo con precisión. Los resultados teóricos sobre convergencia, diversidad, exploración, explotación, falsas apariencias e interacción de genes que no son alelos (epistasis) no son lo suficientemente útiles en la práctica. Lo más importante es el método de manejo de restricciones y ruidos, la robustez y la optimización multiobjetivo. El objetivo del estudio es argumentar la preferencia por el Algoritmo Genético por Ordenamiento No-dominado (NSGA-II). Este tiene la posibilidad de preservar la diversidad de la población de soluciones, permitir su distribución uniforme dentro del frente de Pareto y la convergencia hacia un conjunto óptimo. Utiliza el enfoque de distancia de hacinamiento como medida de aptitud para comparar soluciones en el mismo frente, estimando la densidad de soluciones que rodean una solución particular y calculando la distancia promedio de dos puntos a cada lado de la solución observada, emplea una estrategia de elitismo que acelera su rendimiento y permite encontrar en cada paso, las mejores soluciones y  utiliza operadores de selección, cruzamiento y mutación para crear grupos de apareamiento y una población de descendientes.  Posee capacidad de resolver problemas complejos, que involucran características como discontinuidades, multimodalidad, espacios factibles separados y evaluación de funciones de ruido. Logra resultados significativos (soluciones óptimas en tiempos de ejecución cortos).