La iteración geométrica (GI) es una de las técnicas de ajuste de curvas o superficies más eficientes en los últimos años, famosa por su notable significado geométrico. En esencia, GI puede considerarse como la suma de métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, como la aproximación iterativa progresiva (PIA) que se basa en la teoría de la iteración de Richardson. Por lo tanto, cuando el error de ajuste de la curva o superficie alcanza un nivel deseado, queremos tener la menor cantidad de iteraciones posible para mejorar la eficiencia al tratar con grandes conjuntos de datos. Basándonos en la idea de la iteración de sobrerrelajación sucesiva (SOR), formulamos un esquema de interpolación de curvas y superficies PIA más rápido utilizando B-splines cúbicos no uniformes clásicos, llamado SOR-PIA. El algoritmo genético se utiliza para estimar el mejor factor de relajación aproximado de SOR-PIA. Similar al PIA estándar, SOR-PIA también puede considerarse como un proceso en el que los puntos de control se mueven en una dirección, pero puede reducir en gran medida el número de iteraciones en el proceso iterativo con la misma precisión de ajuste. Al comparar con los algoritmos estándar PIA y WPIA, se puede verificar la efectividad del algoritmo de interpolación iterativa SOR-PIA.