La optimización es una disciplina o herramienta matemática adecuada para minimizar o maximizar una función. Se ha utilizado en gran medida en todos los campos científicos para resolver problemas donde es necesario encontrar un óptimo local o global. En el campo de la ingeniería de localización, la optimización también ha sido adoptada, y en la literatura se han presentado varias propuestas y aplicaciones. En la primera parte de este artículo, se presenta el problema de optimización considerando el tema desde un punto de vista puramente teórico y se definen tanto los problemas de optimización de un solo objetivo (SO) como los de múltiples objetivos (MO). Además, se informa cómo los problemas de optimización local y global pueden abordarse de manera diferente, y se esbozan las principales características de los algoritmos relacionados. En la segunda parte del artículo, se informa sobre una extensa investigación acerca de algoritmos de localización locales y globales, y se presentan algunos métodos de optimización para algoritmos de óptimos locales y globales, como el método de Gauss-Newton, el Algoritmo Genético (GA), la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO), la Evolución Diferencial (DE), entre otros; para cada uno de ellos, se reporta el concepto principal en el que se basa el algoritmo, el modelo matemático y un ejemplo de la aplicación propuesta en la literatura con fines de localización. Entre todos los métodos investigados, los algoritmos metaheurísticos, que no explotan la información del gradiente, son los más adecuados para resolver problemas de localización debido a su flexibilidad y capacidad para resolver funciones de optimización no convexas y no lineales.