Constructivo GRASP para la optimización de una planta de producción en la industria automotriz

Resumen

Este artículo aborda un problema de planificación de la producción en la fabri- cación de asientos para automóviles. Ante la complejidad de múltiples líneas de producción y la diversidad de los productos a producir, se propone un algorit- mo heurístico basado en la metaheurística GRASP. El objetivo del algoritmo es encontrar soluciones factibles al problema y minimizar los costosos cambios de configuración, manteniendo los niveles de inventario dentro de los rangos deseados. La efectividad del algoritmo se valida comparándolo con un modelo exacto, demos- trando su capacidad para generar soluciones factibles y eficaces para la mayoría de los casos reales estudiados. Los resultados confirman la utilidad del enfoque GRASP como solución eficiente y adaptable, e inspiran futuras investigaciones en heurísticas más avanzadas para este problema.

Isaac Lozano-Osorio

Doctor en Inteligencia Artificial

Isaac Lozano se graduó en el Doble grado de Ingeniería Informática e Ingeniería de Computadores por la Universidad Rey Juan Carlos. Al finalizar el doble grado, fue galardonado con el premio al Mejor Proyecto Fin de Carrera. Posteriormente, realizó un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial (UIMP) y es doctor por la Universidad Rey Juan Carlos. Sus principales intereses de investigación se centran en la interfaz entre las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Investigación Operativa. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos metaheurísticos para problemas de optimización modelados por grafos.