Metaheurísticas constructivas para la secuenciación de máquinas en paralelo con ajustes entre trabajos y necesidad de recursos adicionales

[ES] En este trabajo se pretende resolver el problema de secuenciación de máquinas paralelas no relacionadas con ajustes entre trabajos y recursos limitados adicionales. El objetivo del problema es minimizar el tiempo de finalización del último trabajo en ser procesado (makespan). Este makespan puede ser determinante para cualquier empresa con una cadena de producción a la hora de cumplir plazos de entrega o mejorar la productividad. Para abordar este problema se diseñarán e implementarán heurísticas que estarán formadas por dos fases: una fase constructiva donde se obtendrá una primera solución del problema, y una fase de reparación donde se arreglará la solución obtenida en la fase anterior si se supera el número de recursos permitidos. Además, para conseguir una mayor diversidad de soluciones, se aleatorizará parte de la fase constructiva, convirtiendo las heurísticas en metaheurísticas. Más adelante se realizará una extensa fase de experimentos y posterior análisis, en el que se probarán diferentes versiones de las heurísticas y metaheurísticas variando diferentes factores. A continuación, se compararán los resultados obtenidos por los algoritmos propuestos, con los logrados previamente para el mismo problema por un modelo de programación lineal entera (MILP, por sus siglas en inglés Mixed Integer Linear Program). La conclusión principal de estos experimentos es que, con un tiempo de proceso muy inferior, se pueden casi igualar y en algunos casos mejorar los resultados de este modelo utilizando los algoritmos heurísticos y metaheurísticos propuestos. [EN] This project aims to solve the unrelated parallel machines scheduling problem with adjustments between jobs and additional limited resources. The goal of this problem is to minimize the completion time of the last job (makespan). This makespan can be decisive for any business with production chains when it comes to respect deadlines or improving productivity. To engage this problem, design and implementation of heuristics and metaheuristics will be done, and they will be split in two phases: a constructive phase where a first solution will be obtained, and a repair phase where this solution will be fixed in case of exceeding the resources limit. Furthermore, to achieve a major diversity of solutions, part of the construction phase will be randomized, transforming heuristics into metaheuristics. Later, an extensive experiments phase will be done with a proper analysis, where different versions of the h