Abstract
Este trabajo aborda el problema de la optimización de sistemas de remanufactura en tres etapas (3T-RSSP), cuyo objetivo es minimizar el tiempo de finalización de los trabajos del sistema (makespan). Este tipo de problemas se sitúa en línea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible 9 y 12. Para resolver el problema se propone una metaheurística GRASP compuesta por un método constructivo y una búsqueda local que operan en las tres etapas de las instancias del problema. Los resultados experimentales, obtenidos sobre un conjunto de 34 instancias del estado del arte, demuestran que la propuesta GRASP logra un excelente equilibrio entre la calidad de la solución y el tiempo de cómputo, obteniendo el mejor valor promedio para la función objetivo empleando un tiempo de ejecución promedio muy pequeño en comparación con los métodos del estado del arte.
Teodor Andrei Diaconescu
Artificial Intelligence Phd Student
Teodor Andrei Diaconescu graduated in Computer Engenieering from the King Juan Carlos University (URJC) and holds a Master’s in Artificial Intelligence Research from the Menéndez Pelayo International University (UIMP). He is working here as a predoctoral researcher.
Alberto Herrán González
Associate Professor
J. Manuel Colmenar
Full Professor
My research interests are focused on metaheuristics applied to optimization problems. I have worked on different combinatorial optimization problems applying trajectorial algorithms such us GRASP or VNS. Besides, I am very interested in applications of Grammatical Evolution, specifically in model and prediction domain, as alternative to machine learning approaches.