En ingeniería, se han utilizado algoritmos metaheurísticos para resolver problemas complejos de optimización. Este documento investiga y compara varios algoritmos. Por un lado, el estudio busca determinar las ventajas y desventajas de las nuevas técnicas heurísticas presentadas. La eficiencia de los algoritmos depende en gran medida de la naturaleza del problema. La capacidad de cambiar la complejidad del problema y el conocimiento de las ubicaciones óptimas globales son dos ventajas de utilizar funciones de prueba sintéticas para la evaluación de algoritmos. Por otro lado, los problemas de diseño del mundo real pueden proporcionar con frecuencia información más significativa sobre la efectividad de las estrategias de optimización. Se ha construido un nuevo generador de funciones de prueba sintéticas para examinar varias técnicas de optimización. La ruidosa de la función objetivo aumentó significativamente con diferentes transformaciones (ponderación basada en la distancia euclidiana, ponderación gaussiana y ponderación tipo Gabor), mientras que las posiciones de los óptimos permanecieron iguales. Las funciones de prueba se crearon para evaluar y comparar el rendimiento de los algoritmos en preparación para un desarrollo posterior. También se han descubierto las proporciones ideales de la viga principal de una grúa puente. Al evaluar el rendimiento de quince algoritmos metaheurísticos, se identifica la solución óptima para trece técnicas de optimización matemática, así como el diseño de la viga de caja. Se llegaron a algunas conclusiones sobre la eficiencia de las diferentes técnicas de optimización en la función de prueba y las funciones ruidosas transformadas. El diseño de la viga de la grúa viajera muestra la aplicación en la vida real.