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La localización óptima de sensores comprende determinar para cada variable de proceso si será medida, y en tal caso, indicar cuántos sensores la medirán y cuáles son sus características (costo, precisión, probabilidad de falla), a la vez que se satisfacen criterios económicos y requerimientos específicos sobre las estimaciones de las variables claves. En este trabajo se presenta una metodología de resolución basada en algoritmos de estimación de distribuciones. Estos constituyen un conjunto de métodos englobados dentro del paradigma de computación evolutiva, que sustituyen los operadores clásicos de cruzamiento y mutación, por una estimación de la distribución de probabilidades subyacente de la población de soluciones potenciales y un posterior muestreo de la misma. El desempeño de la nueva estrategia es evaluado comparando los resultados obtenidos con aquellos arrojados por otras técnicas evolutivas existentes, sobre el diseño de una red de sensores correspondiente al sistema de vapor de una planta de producción de metanol.