Optimización de cronogramas en ingeniería naval con recursos restringidos mediante lógica borrosa y algoritmos evolutivos

Resumen

Este estudio examina la aplicación de los Algoritmos Genéticos (AG) en la optimización de los procesos de producción en la construcción naval, considerando entornos caracterizados por altos niveles de incertidumbre. La investigación aborda dos aspectos fundamentales: en primer lugar, la integración del problema de programación de proyectos con restricciones de recursos (RCPSP, por sus siglas en inglés) mediante AG, en combinación con técnicas de gestión de la incertidumbre aplicadas a la producción naval; en segundo lugar, el análisis de soluciones óptimas de Pareto generadas por los algoritmos genéticos para alcanzar una programación eficiente en dicho contexto.

El marco metodológico propuesto tiene como objetivo minimizar el tiempo total de finalización del proyecto y maximizar la utilización de los recursos disponibles, mediante la incorporación de modelos probabilísticos y análisis de escenarios que permitan abordar eficazmente las incertidumbres presentes en el entorno de producción. Además, el estudio se centra en la evaluación de los compromisos (trade-offs) entre el tiempo de finalización del proyecto, la asignación de recursos y los costos, a través del análisis de soluciones de Pareto óptimas, utilizando técnicas de visualización y análisis de sensibilidad para respaldar la toma de decisiones estratégicas.

Los resultados obtenidos contribuyen a mejorar la eficiencia en la producción de la construcción naval, al proporcionar un enfoque integral que permite una gestión más efectiva de la incertidumbre, una mejor asignación de recursos y una reducción significativa en la duración de los proyectos, mediante la integración del enfoque RCPSP con algoritmos genéticos y técnicas avanzadas de análisis bajo incertidumbre.