Resumen
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
Estudiante de Doctorado en Inteligencia Artificial
Teodor Andrei Diaconescu se graduó en Ingeniería Informática en la Universidad Rey Juan Carlos y tiene un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial por la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP). Actualmente trabaja aquí como investigador predoctoral.
Alberto Herrán González
Profesor Titular de Universidad
J. Manuel Colmenar
Catedrático de Universidad
Mis intereses de investigación se centran en las metaheurísticas aplicadas a problemas de optimización. He trabajado en diferentes problemas de optimización combinatoria aplicando algoritmos trajectoriales como GRASP o VNS. Además, estoy muy interesado en las aplicaciones de la Evolución Gramatical, específicamente en el dominio de los modelos y la predicción, como alternativa a los enfoques de aprendizaje automático.