This paper presents an evaluation performance of computational intelligence algorithms based on the multiobjective theory for the solution of the Routing and Wavelength Assignment problem (RWA) in optical networks. The study evaluates the Firefly Algorithm, the Differential Evolutionary Algorithm, the Simulated Annealing Algorithm and two versions of the Particle Swarm Optimization algorithm. The paper provides a description of the multiobjective algorithms; then, an evaluation based on the performance provided by the multiobjective algorithms versus mono-objective approaches when dealing with different traffic loads, different numberof wavelengths and wavelength conversion process over the NSFNet topology is presented. Simulation results show that monoobjective algorithms properly solve the RWA problem for low values of data traffic and low number of wavelengths. However, the multiobjective approaches adapt better to online traffic when the number of wavelengths available in the network increases as well as when wavelength conversion is implemented in the nodes.Este artículo presenta una evaluación de desempeño de algoritmos de inteligencia computacional basados en teoría multiobjetivo para la solución del problema de enrutamiento y asignación de longitudes de onda en redes ópticas. El estudio evalúa el algoritmo de luciérnaga, el algoritmo evolutivo diferencial, el algoritmo de enfriamiento simulado y dos versiones del algoritmo de optimización por enjambre de partículas. El artículo provee una descripción de los algoritmos multiobjetivo, y luego presenta una evaluación basada en las prestaciones de dichos algoritmos contra las generadas por propuestas mono-objetivo al tratar diferentes cargas de tráfico, número de longitudes de onda y procesos de conversión de longitud de onda sobre la topología de red NSFNet. Los resultados de simulación muestran que los algoritmos mono-objetivo resuelven adecuadamente el problema RWA para valores bajos de tráfico y número de longitudes de onda. Sin embargo, las propuestas multiobjetivo se adaptan mejor al tráfico dinámico cuando el número de longitudes de onda disponibles en la red aumenta y también cuando los nodos incorporan características de conversión de longitud de onda.