Presentamos Stochastic Optimisation Software (SOS), una plataforma Java que facilita el proceso de diseño algorítmico y la evaluación de algoritmos de optimización metaheurística. SOS reduce la carga de codificar métodos diversos para tratar con varias tareas molestas y que requieren mucho tiempo, como ajuste de parámetros, implementación de algoritmos de comparación y problemas de bancos de pruebas, recopilación y procesamiento de datos para mostrar resultados, medición de sobrecarga algorítmica, etc. SOS proporciona numerosos métodos listos para usar, incluyendo: (1) implementaciones personalizadas de pruebas estadísticas, como la prueba de suma de rangos de Wilcoxon y el procedimiento de Holm-Bonferroni, para comparar el rendimiento de algoritmos de optimización y generar automáticamente tablas de resultados en formatos PDF y LATEX; (2) la implementación de una rutina estadística avanzada original para comparar con precisión parejas de algoritmos de optimización estocástica; (3) la implementación de una nueva suite de pruebas para optimización continua, derivada del banco de pruebas IEEE CEC 2014, que permite la activación controlada de la rotación en cada función del banco de pruebas. Además, comentamos brevemente sobre el estado actual de la literatura en optimización estocástica y destacamos similitudes compartidas por las metaheurísticas modernas inspiradas en la naturaleza. Sostenemos que la gran mayoría de estos algoritmos son simplemente una reformulación de los mismos métodos y que las metaheurísticas para optimización deberían ser tratadas simplemente como procesos estocásticos con menos énfasis en la metáfora inspiradora detrás de ellos.