В статье представлен сравнительный анализ эффективности генетического алгоритма (ГА) и алгоритма имитации отжига (ИО) применительно к задаче оптимизации распределения вычислительной нагрузки в сетевых системах. Исследование фокусируется на двухкритериальной оптимизации, учитывающей энергозатраты и надежность системы. Проведены экспериментальные исследования на сетях различной размерности (от 4 до 100 узлов) с использованием трех алгоритмов: ГА на основе NSGA-II, ИО и случайного поиска. Результаты показывают, что генетический алгоритм демонстрирует лучшие показатели оптимизации и более высокую вероятность нахождения допустимого решения, однако требует больше времени на выполнение по сравнению с алгоритмом имитации отжига. ИО, в свою очередь, обеспечивает более быструю сходимость при сопоставимом качестве решений, но характеризуется меньшей надежностью в плане нахождения допустимых решений. Полученные результаты могут быть использованы при выборе метаэвристического алгоритма для решения задач оптимизации распределения нагрузки в зависимости от конкретных требований к времени работы и качеству получаемого решения.