A la hora de poder aplicar algoritmos te oricos a casos reales, no solo resulta conveniente que el algoritmo sea e ciente sino tambi en que sea lo m as comprensible posible y que no requiera de comple- jos procesos de parametrizaci on. Siguiendo esta l ogi- ca, proponemos aqu un algoritmo h brido que reune las caracter sticas anteriores para resolver el proble- ma del Flow-Shop (FSP). El algoritmo, que no re- quire de parametrizaci on alguna, combina estrategias de randomizaci on con una B usqueda Local Iterativa (ILS), logrando ser competitivo con otros conocidos algoritmos que se encuentran entre los m as simples y e cientes para el FSP. Nuestro enfoque de ne (1) un nuevo operador para el proceso de perturbaci on ILS, (2) un nuevo criterio de aceptaci on basado en reglas simples y transparentes, y (3) un proceso de random- izaci on sesgada de la soluci on inicial. Los resultados preliminares obtenidos con las instancias de Taillard permiten concluir que la soluci on propuesta puede ser una excelente alternativa en aplicaciones reales

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