En este trabajo se presenta un algoritmo híbrido para resolver problemas de distribución en planta, considerando la posibilidad de incluir restricciones de tipo espacial o prioridades de cercanía. El algoritmo integra dos técnicas metaheurísticas: por un lado los algoritmos basados en colonias de hormigas (ACO) y por otro lado un algoritmo genético (AG) que permite mejorar el conjunto de soluciones obtenidas por las hormigas artificiales. En el ACO, un conjunto de hormigas artificiales construyen, de forma concurrente, un conjunto de posibles soluciones del problema por medio de asignaciones parciales de secciones o talleres a áreas de la planta. En ese proceso de asignación utilizan información heurística obtenida a partir de los datos del problema (distancias entre áreas, flujos entre secciones, capacidades de las áreas,...) y también la información que las hormigas precedentes aportan sobre el grado de eficiencia de las soluciones previamente obtenidas. En el trabajo se muestra la eficacia del algoritmo a partir de una implementación usando el software Mathematica.