En este trabajo se compara el desempeño de la estrategia determinística Branch y Bound y una estrategia estocástica basada en Algoritmos Genéticos para resolver el diseño de una red de sensores correspondiente al sistema de vapor de una planta de producción de metanol. Se considera como función objetivo el costo total de instrumentación y el diseño satisface restricciones de precisión y estimabilidad sobre un conjunto de variables claves del proceso. La localización óptima de sensores comprende determinar para cada variable de proceso si será o no será medida. Si es medida, se determina cuántos sensores la medirán y cuáles son sus características. La formulación resulta en un problema de optimización combinatorial del tipo NP-completo, que puede abordarse mediante la aplicación de estrategias determinísticas y estocásticas. Los resultados alcanzados evidencian que la estrategia evolutiva siempre proporciona buenas soluciones con bajo costo computacional. Por el contrario, el procedimiento determinístico no encuentra una solución en un tiempo razonable para sectores de planta de mayor dimensión.