Durante las últimas décadas, los métodos de optimización heurísticos basados en imitar procesos naturales, biológicos, sociales o culturales a nivel computacional han despertado el interés de la comunidad científica debido a su capacidad para explorar eficientemente espacios de soluciones multimodales y multidimensionales. A pesar de todos los trabajos publicados en la literatura internacional, la mayoría de los algoritmos heurísticos todavía presentan baja precisión y exactitud. En este contexto, se propone y se valida un algoritmo Simulated annealing modificado (ASAM) para la solución de problemas de optimización. La evaluación del desempeño se realizó en funciones de pruebas (benchmark functions) con y sin restricciones reportadas en la literatura internacional y en problemas prácticos de diseño en ingeniería civil. En todos los casos analizados ASAM obtuvo iguales o mejores resultados que los reportados por otros autores, ilustrando la aplicabilidad del algoritmo propuesto. Articulo tipo A2