Los modelos de asignación son herramientas esenciales para distribuir de manera óptima las solicitudes de los clientes entre múltiples servicios bajo restricciones y funciones objetivo definidas. Este estudio evalúa varias heurísticas para abordar un problema de asignación que involucra a jóvenes que alcanzan la edad de votar. Se implementó una metodología de cinco pasos: definición de variables, ejecución de heurísticas, compilación de resultados, evaluación de resultados y selección de la heurística más efectiva. Utilizando datos experimentales del Instituto Nacional Electoral (INE) de México, el estudio se centra en 88,107 individuos de 17 a 18 años en los 16 municipios del Valle de Toluca, que pueden acceder a cualquiera de los 10 módulos de servicio del INE. Se analizaron secuencialmente seis heurísticas: algoritmo genético, optimización por colonias de hormigas, búsqueda local, búsqueda tabú, recocido simulado y algoritmo codicioso. Los resultados indican que el algoritmo genético reduce significativamente el tiempo de procesamiento cuando se utiliza como la heurística inicial. Además, dada la capacidad actual de los 10 módulos del INE, atender a toda la población objetivo requeriría nueve días laborables. Estos hallazgos se alinean con los principios de justicia espacial y destacan la eficiencia práctica de las soluciones basadas en heurísticas en la asignación de recursos administrativos. La principal contribución de este estudio es el desarrollo y evaluación de un marco heurístico híbrido para la asignación de módulos del INE, demostrando que combinar múltiples heurísticas, con un algoritmo genético como fase inicial, mejora significativamente la calidad de la solución y la eficiencia computacional.