Hay varios algoritmos inteligentes que se mejoran continuamente para obtener un mejor rendimiento al resolver el problema de programación flexible de talleres (FJSP); por lo tanto, hay muchas estrategias de mejora en la literatura. Saber cómo elegir adecuadamente una estrategia de mejora, cómo afectan las distintas estrategias de mejora a los distintos algoritmos y cómo responden los distintos algoritmos a la misma estrategia son cuestiones fundamentales que aún no se han abordado. Para abordarlas, primero se clasifican las estrategias de mejora en cinco estrategias de mejora básicas (cinco estructuras) utilizadas para mejorar la optimización de maleza invasiva (IWO) y el algoritmo genético (GA) y luego se proponen siete algoritmos (S1-S7) utilizados para resolver cinco instancias de FJSP. Con el fin de comparar estos algoritmos de manera justa, consideramos el número total de individuos (TIN) de un algoritmo y proponemos varios índices de evaluación basados en el TIN. En el proceso de descodificación, también se propone un nuevo algoritmo de descodificación. Los resultados de la simulación muestran que las diferentes estructuras afectan de forma significativa a las prestaciones de los distintos algoritmos y que éstos responden de forma diferente a la misma estructura. Los resultados de este trabajo pueden arrojar luz sobre cómo elegir adecuadamente una estrategia de mejora para mejorar un algoritmo para resolver el FJSP.
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