La planificación de evacuaciones es una actividad importante en la gestión de desastres para reducir los efectos de los desastres en las comunidades urbanas. Es considerada como un problema de optimización multiobjetivo que implica objetivos espaciales conflictivos y restricciones en un proceso de toma de decisiones. Tales problemas son difíciles de resolver mediante métodos tradicionales. Sin embargo, se ha demostrado que los métodos metaheurísticos son soluciones adecuadas. Algoritmos metaheurísticos clásicos conocidos, como el recocido simulado (SA), la colonia artificial de abejas (ABC), la optimización estándar de enjambre de partículas (SPSO), el algoritmo genético (GA) y sus versiones multiobjetivo, se han utilizado en el dominio de la optimización espacial. Sin embargo, pocos tipos de investigaciones han aplicado estos métodos clásicos, y su rendimiento no siempre ha sido bien evaluado, específicamente no en problemas de planificación de evacuaciones. Esta investigación aplica las versiones multiobjetivo de cuatro algoritmos metaheurísticos clásicos (AMOSA, MOABC, NSGA-II y MSPSO) en un problema de evacuación urbana en Ruanda para comparar los rendimientos de los cuatro algoritmos. Los rendimientos de los algoritmos han sido evaluados en función de la efectividad, eficiencia, repetibilidad y tiempo computacional de cada algoritmo. Los resultados mostraron que en términos de efectividad, AMOSA y MOABC logran soluciones de buena calidad que satisfacen las funciones objetivo. NSGA-II y MSPSO mostraron tercera y cuarta mejor efectividad. En cuanto a la eficiencia, NSGA-II es el algoritmo más rápido en términos de tiempo de ejecución y velocidad de convergencia seguido por AMOSA, MOABC y MSPSO. AMOSA, MOABC y MSPSO mostraron un alto nivel de repetibilidad en comparación con NSGA-II. Parece que al modificar MOABC y aumentar su efectividad, podría ser un algoritmo adecuado para la planificación de evacuaciones.