Diseño de una mateheurística para resolver el Flexible Job Shop Problem with sequence-dependent setup times
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Date
2026
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Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
El Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) es un referente clásico de la optimización combinatoria por su capacidad para modelar entornos industriales con máquinas o recursos polivalentes y complejidad en la secuenciación de las actividades operacionales. En este trabajo se aborda una variante del FJSSP que incorpora Sequence-Dependent Setup Times (SDST), una característica fundamental para representar de manera más realista los procesos productivos, pero que incrementa significativamente la complejidad computacional del problema. Para resolver esta variante, se propone una Mateheurística que integra un Algoritmo Genético (GA), encargado de la búsqueda global del espacio de soluciones, con un modelo de Programación Lineal Entera Mixta (MILP) incorporado como operador de diversidad. Este operador resuelve subproblemas de asignación y secuenciación mediante una estrategia de división en lotes de operaciones, permitiendo mejorar la calidad de las soluciones generadas por el GA. La eficacia del enfoque se evalúa mediante dos estrategias de integración GA--MILP. La primera incorpora un operador MILP independiente, en el que cada lote se optimiza de forma aislada. La segunda utiliza un operador MILP dependiente, que incorpora restricciones derivadas de los lotes previamente optimizados para orientar la búsqueda del GA hacia regiones más prometedoras del espacio de soluciones. Los resultados computacionales obtenidos sobre un conjunto de 276 instancias adaptadas muestran que la Mateheurística propuesta obtiene mejor desempeño dentro de las alternativas evaluadas y bajo las condiciones experimentales definidas al modelo MILP como al GA ejecutados de forma independiente, especialmente en instancias de mayor complejidad, caracterizadas por altos niveles de flexibilidad.