Optimización multi-objetivo para problemas de flowshop híbrido.

Los problemas de flowshop híbrido son de gran relevancia en ámbitos productivos. A pesar de ello varias revisiones recientes recalcan la escasez de su aplicación a problemas multi-objetivo. En este trabajo presentamos la adaptación del algoritmo NSGAII, ampliamente utilizado para entornos multi-objetivo, al problema de flowshop híbrido multi-objetivo con máquinas no relacionadas. También proponemos un nuevo algoritmo, denominado RIPG, aplicando la filosofía de los algoritmos voraces iterativos a este problema. En entornos multi-objetivo es de gran relevancia elegir una buena metodología para la medición y comparación de resultados, ya que no todos los métodos existentes son pareto compatibles. En este aspecto utilizamos dos indicadores ya demostrados como pareto compatibles. También incluimos en el estudio de los resultados la utilización de gráficas de Empirical Attainment Functions, una moderna metodología, que permite la observación y comparación de los resultados multi-objetivo.