[en] Throughout history, there have been changes in the desire to obtain greater profit and lower cost of processes and resources used. For example the industrial revolution, which started a new economic system and technological advance, increasing production capacity, decreasing manufacturing time and simplifying complex tasks into several simple operations. This doesn't only define times, but occurs in our daily lives when we look for another alternative to "get more for less", since the human being "is lazy by nature". This isn't all bad, because we have been able to optimize the activities to spend as little energy as possible. Prodef was created for this reason, which allows the resolution of problems for which we know the formulation but not how to solve them. Prodef is a tool that provides an extensible architecture that makes the translation from a mathematical definition of the problem (pro-blem def-inition) to any of the optimization frameworks based on evolutionary computation heuristics.Currently, Prodef is integrated with jMetal (Metaheuristic Algorithms in Java) as an optimization framework based on heuristics, using the Java programming language. Prodef creates an abstraction with jMetal to solve optimization problems following a series of steps. But changing our perspective when studying the same problem makes the difference between solving it or not, between efficiency or inefficiency, and even obtaining the optimal value. From this idea, I have added another way to solve the problems in Prodef, using METCO (Metaheuristics-based Extensible Tool Cooperative Optimization) tool. METCO is another optimization framework based on heuristics using C++. Therefore, translating the language used for the mathematical definition into C++ is necessary to create an abstraction and solve any combinatorial optimization problem. However, an abstraction for combinatorial optimization problems limits its solution, but increases its scope to different areas. It's a tool with great potential that can continue to grow, since it allows people without specific programming knowledge or small and medium-sized companies to improve production processes.

[es] A lo largo de la historia han surgido cambios que tienen su origen en el deseo de obtener un mayor beneficio frente a los costos de los procesos y recursos utilizados. Un ejemplo de ello fue la revolución industrial, que marcó el inicio de un nuevo sistema económico y supuso un gran avance tecnológico, aumentando la capacidad de producción, disminuyendo el tiempo de fabricación y simplificando tareas complejas en varias operaciones simples. Esto no solo define épocas, sino que ocurre en nuestro día a día cuando se busca otra alternativa para "obtener más por menos", ya que el ser humano "es perezoso por naturaleza". Esto no es del todo malo si se tiene en cuenta que gracias a ello, se ha logrado optimizar las actividades para gastar la menor cantidad de energía posible. De esta necesidad surge la herramienta Prodef, la cual permite la resolución de problemas para los que conocemos su formulación pero no cómo resolverlos. Prodef es una herramienta que provee una arquitectura extensible que posibilita la traducción desde una definición matemática del problema (pro-blem def-inition) hasta potencialmente cualquiera de los frameworks de optimización basados en heurísticas de computación evolutiva. Actualmente, Prodef cuenta con la integración con jMetal (Metaheuristic Algorithms in Java) como framework de optimización basado en heurísticas, utilizando el lenguaje de programación Java. A partir de jMetal, Prodef crea una abstracción para resolver los problemas de optimización siguiendo una serie de pasos. Pero cambiar nuestra perspectiva al enfrentarnos a un mismo problema, puede marcar la diferencia entre resolverlo o no, entre eficiencia o ineficiencia e incluso en la obtención del valor óptimo. A partir de esta idea, se ha desarrollado este trabajo con la finalidad de añadir otra manera de resolver los problemas en Prodef. Para ello, se utiliza la herramienta METCO (Metaheuristics-based Extensible Tool Cooperative Optimization), que es otro framework de optimización basados en heurísticas. METCO en vez de utilizar Java, utiliza C++ y en consecuencia, se necesita la traducción desde el lenguaje usado para la definición matemática a C++, con el objetivo de crear una abstracción capaz de resolver cualquier problema de optimización combinatoria. Sin embargo, una abstracción para los problemas de optimización combinatoria limita su capacidad de resolución, pero incrementa su alcance a distintas áreas. Es una herramienta con un gran potencial que aún puede seguir creciendo, ya que permite a personas sin conocimientos específicos de programación o pequeñas y medianas empresas mejorar procesos productivos.