Optimiza la secuenciación de trabajos con heurísticas y Ortools en Python. Minimiza la tardanza total con un modelo de programación lineal paso a paso
Optimización de Secuenciación de Trabajos con PuLP y Heurísticas en Python Fuente: Algocademy La secuenciación de trabajos es un problema clásico de optimización en el que se busca determinar el orden óptimo para procesar tareas en una máquina, minimizando la tardanza total . En este artículo, combinamos heurísticas clásicas ( SPT , EDD , etc.) con un modelo de programación lineal usando ortools para garantizar la solución óptima. Trabajaremos con 10 trabajos generados aleatoriamente, aplicaremos 7 heurísticas y un modelo de optimización. Paso 1: Generación de Datos Generamos 10 trabajos con duraciones y fechas de entrega aleatorias. Copiar import random num_trabajos = 10 trabajos = [f'J{i+1}' for i in range(num_trabajos)] duraciones = [random.randint(1, 10) for _ in range(num_trabajos)] fechas_entrega = [rand...