Un algoritmo simheurístico híbrido para resolver problemas de programación en talleres flexibles estocásticos bi-objetivo

El problema de programación en talleres flexibles (FJSSP) es un desafío de optimización complejo que juega un papel crucial en la mejora de la productividad y la eficiencia en los sistemas de fabricación modernos, con el objetivo de optimizar la asignación de trabajos a un conjunto variable de máquinas. Este documento presenta un algoritmo para abordar el FJSSP minimizando el tiempo de finalización y la tardanza y anticipación total ponderada bajo incertidumbre. Este algoritmo híbrido aborda eficazmente las complejidades de la optimización multiobjetivo estocástica mediante la integración del optimizador de equilibrio (EO) como generador de soluciones iniciales, el algoritmo genético de clasificación no dominada II (NSGA-II) y técnicas de simulación. La efectividad del algoritmo se valida al mostrar instancias específicas y ofrecer resultados de decisión para una programación óptima en diferentes niveles de incertidumbre. Los resultados revelan la superioridad constante del algoritmo en la gestión de las complejidades de los parámetros estocásticos en diversas escalas de problemas, logrando un menor tiempo de finalización y una mejor calidad de la frontera de Pareto en comparación con los métodos existentes. Es especialmente notable la convergencia más rápida y el rendimiento robusto del algoritmo, como lo valida la prueba estadística de Wilcoxon, que confirma su fiabilidad y eficacia en el manejo de situaciones de programación dinámica. Estos hallazgos subrayan el potencial del algoritmo para proporcionar soluciones flexibles y robustas. El equilibrio único de capacidades explotativas y exploratorias del algoritmo propuesto dentro de un marco de simulación permite manejar eficazmente la incertidumbre en el FJSSP, ofreciendo flexibilidad y personalización que se adapta a diversos entornos de programación.