[en] This doctoral thesis addresses the study and optimization of the block assemblyscheduling in shipbuilding using exact methods and metaheuristic algorithms.The scheduling process, which involves the assembly and erection of vessel hullblocks in the slipway, is modeled as a flexible job-shop problem with assemblies(FJSP-A). Despite being extensively studied in the literature, this problem becomeshighly complex within the shipbuilding context due to its large-scalenature and additional constraints such as limited buffer capacity, deadlines andthe integration of the block erection strategy.The thesis adopts a sequential approach to tackle this complexity. Initially,it proposes and compares a mixed-integer linear programming (MILP) modeland a constraint programming (CP) model for the general FJSP-A with limitedbuffer capacity and relaxed resources for makespan minimization. Giventhe superior performance demonstrated by the CP model, the thesis conductsa comparative analysis of exact methods and two metaheuristics, namely GeneticAlgorithm (GA) and Differential Evolution (DE) algorithm, using real casestudies. Experimental results illustrate that the CP model consistently outperformsthe MILP models, GA, and DE strategies, illustrating the performance ofthe developed metaheuristics. Subsequently, a CP-based decomposition strategyis developed to address the full problem by integrating block assembly anderection in the slipway. The proposed algorithm leverages heuristics and theadvantages of CP programming to provide high-quality solutions in complexscenarios, addressing both makespan minimization and resource optimization.Overall, the doctoral thesis aims to bridge the gap between academic researchand the industrial reality of shipbuilding by offering a suite of optimizationtools for high-level planning of shipbuilding construction processes.This contributes to enhancing the competitiveness of the shipbuilding industrythrough advanced planning and scheduling optimization techniques.

[es] La presente tesis doctoral aborda el estudio y la optimización del problema de la programación y secuenciación del ensamblaje de bloques en construcción naval mediante métodos exactos y algoritmos metaheurísticos. Este problema de programación y secuenciación se modela como un problema de taller flexible con ensamblajes (FJSP-A) y, aunque ha sido ampliamente estudiado en la literatura, se vuelve muy complejo en el contexto de la construcción naval. Esto es debido a su gran escala y a las restricciones adicionales como la capacidad limitada delos buffers, los plazos de entrega y la integración de la estrategia de erección en grada. De manera secuencial, en primer lugar, la presente tesis propone y compara un modelo de programación lineal entera mixta (MILP) y un modelo de programación con restricciones (CP) para el FJSP-A general con buffers limitados y recursos relajados para la minimización del makespan. A continuación, dado el potencial mostrado por el modelo CP, se realiza un análisis comparativo de los métodos exactos y dos metaheurísticas, un Algoritmo Genético (GA) y un algoritmo de Evolución Diferencial (DE), empleando casos reales. Los resultados experimentales demuestran la superioridad de CP sobre el resto de métodos, al mismo tiempo que ilustra el rendimiento de las metaheurísticas propuestas. Finalmente, se desarrolla una estrategia de descomposición basada en CP para abordar el problema completo, integrando el ensamblaje de los bloques y su erección en grada. El algoritmo propuesto combina heurísticas y las ventajas de CP, proporcionando soluciones de alta calidad en escenarios muy complejos y abordando tanto la minimización del makespan como la optimización del uso de recursos. Con la presente tesis doctoral se pretende tender puentes entre la investigación académica y la realidad industrial del naval, ofreciendo un conjunto de herramientas de optimización disponibles para la planificación de alto nivel. Con ello se contribuye a mejorar la competitividad de la industria naval a través de técnicas avanzadas de planificación y optimización de la programación.