Este trabajo considera un entorno de producción de flowshop flexible con tiempos de preparación anticipatorios dependientes de la secuencia. Se presenta un algoritmo genético mejorado para minimizar la tardanza total. La generación de la población inicial se realiza utilizando vecindades de las heurísticas EDD (en inglés Earliest Due Date) y Slack, considerando además una búsqueda en vecindad IP para mejorar el rendimiento del algoritmo genético propuesto. Los resultados muestran que los algoritmos genéticos con población inicial generada como vecindad de EDD (AG_EDD) y Slack (AG_Slack) mejoran el rendimiento del algoritmo genético básico. El algoritmo AG_EDD muestra un mejor desempeño, característica que se mantiene al incorporar una búsqueda en vecindad IP.

En este trabajo se considera el problema de programar n trabajos en un flowshop flexible de k etapas, con diferente número de máquinas idénticas por etapa considerando tiempos anticipatorios de preparación dependientes de la secuencia (SDST) y minimización de la tardanza. Se comparan los resultados de heurísticas constructivas y un algoritmo genético estándar. La evaluación de los métodos se realiza en forma experimental sobre un conjunto de problemas de prueba generados aleatoriamente. Los resultados muestran que el algoritmo genético supera a alguna de las heurísticas comparadas pero no a todas. Palabras clave: Flexible flowshop, algoritmos genéticos, heurísticas constructivas, tiempos anticipatorios de preparación dependientes de la secuencia, búsqueda en vecindad.

ACO es una metaheurística inspirada en el comportamiento de las colonias de hormigas para solucionar problemas de optimización combinatoria, por medio de la utilización de agentes computacionales simples que trabajan de manera cooperativa y se comunican mediante rastros de feromona artificiales. En este trabajo se presenta un modelo para resolver el Problema de Recolección de Residuos Domiciliarios por Contenedores, el que aplica un concepto de secuencias parciales de recolección que deben ser unidas para minimizar la distancia total de recolección. El problema de unir las secuencias parciales se representa como un TSP, el que es resuelto mediante un algoritmo ACO. En base a recomendaciones de la literatura, se calibran experimentalmente los parámetros del algoritmo y se recomiendan rangos de valores que representan buenos rendimientos promedio. El modelo se aplica a un sector de recolección de la comuna de San Pedro de la Paz, Chile, obteniéndose rutas de recolección que reducen la distancia total recorrida respecto de la actual ruta utilizada y de la solución obtenida con otro modelo desarrollado previamente. Palabras clave: Recolección de residuos domiciliarios, contenedores, optimización de rutas, TSP, ACO.

Heurística GRASP para la minimización del makespan en máquinas paralelas no relacionadas con tiempos de preparación dependientes de la secuencia RESUMENSe propone un algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptative Search Procedures) para resolver el problema de la programación de trabajos en un sistema de máquinas paralelas no relacionadas con tiempos de preparación dependientes de la secuencia y minimización del makespan. Se evalúan cuatro procedimientos en la fase de búsqueda local de GRASP utilizando una representación secuencial y matricial de las soluciones. La efectividad y eficiencia de las alternativas propuestas se comparan con otras heurísticas de la literature sobre un conjunto de problemas de prueba, superando uno de los procedimientos propuestos el rendimiento promedio.Palabras clave: GRASP, máquinas paralelas no relacionadas, makespan, tiempos de preparación dependientes de la secuencia. ABSTRACT

RESUMENEste estudio considera el problema de flowshop flexible con tiempos de setup anticipatorios dependientes de la secuencia y minimización de la tardanza total. Se propone un algoritmo de optimización de colonia de hormigas ACS (Ant Colony System), hibridizado con una búsqueda en vecindad de intercambio de pares, evaluado en un conjunto de problemas de prueba generados en estudios anteriores. Los resultados se comparan con otros métodos de solución, presentando el algoritmo propuesto mejores resultados.Palabras clave: Flowshop flexible, colonia de hormigas, búsqueda en vecindad, intercambio de pares. ABSTRACTThis study considers the flexible flowshop scheduling problem with anticipatory sequence dependent setup times and minimization of total tardiness. An ant colony optimization ACS (ant colony system) algorithm is proposed, hybridized with a pairwise interchange neighborhood search, which is evaluated on a set of test problems generated in previous studies, and compared with other solving methods. The proposed algorithm shows better results than those obtained by any other methods.