44- #1105 DISEÑO DE UN ALGORITMO HÍBRIDO GENÉTICO PARA EL PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS CON RESTRICCIÓN DE RECURSOS (RCPSP).

Resumen

“Los problemas de planeación de proyectos son muy
comunes en cualquier tipo de industria u organización,
ya que pueden ser aplicados a la producción industrial,
proyectos de construcción, prestación de servicios,
actividades cotidianas y rutinaria, entre otras” (Rivera y
Celín, 2010) en el sentido práctico, un proyecto “se
programa bajo el método de ruta crítica tradicional
(CPM) en el que los recursos se consideran ilimitados”
(Hegazy, Shabeeb, Elbeltalgi y Cheema, 2000) pero en
la realmente los recursos son limitados, por tal motivo,
se adopta el modelo del Problema de Programación de
Proyectos con Restricción de Recursos (Resource
Constrained Project Scheduling Problem, RCPSP) el
cual considera restricciones activas de precedencia y
de recursos limitados. Actualmente, el RCPSP es uno
de los problemas más importantes en el contexto de
programación de proyectos” (Abbasi, Shadrokh y Arkat,
2006) como consecuencia de la restricción de recursos
y el aumento del número de actividades a programar,
se puede transformar en un problema de tipo NP-Hard
(Blazewicz, Lenstra y Kan, 1983) por consiguiente, se
han utilizado Heurísticas, Metaheurísticas e Híbridos
para dar solución. Finalmente, el interés creciente en
investigación de operaciones ha dado lugar a pasar de
Metaheurísticas puras a Métodos Híbridos basados en
diferentes estrategias Metaheurísticas para resolver el
RCPSP (Pellerin, Perrier y Berthaut, 2019) por tal
motivo en esta investigación se plantea una estrategia
de Hibridación Integrativa, conformada por un
Algoritmo Genético (GA) y un Recocido Simulado (SA)
el cual intensifica la busqueda en los vecindarios de
cada mutación realizada, teniendo como función
objetivo minimizar la duración del proyecto (makespan).
Basado en Hwang y He (2006) una combinación
adecuada de GA con SA proporciona una alternativa
eficaz para problemas complejos de optimización combinatoria además el uso híbrido de GA con SA
mejora el rendimiento de GA para problemas de
ingeniería.