El presente trabajo describe una propuesta de investigación para atacar diferentes problemas de scheduling. Dicha tarea es realizada por investigadores de distintas líneas del LIDIC, y en consecuencia, con técnicas diferentes las cuales pueden usarse solas y/o combinadas.
En general, dentro del ámbito de scheduling, los modelos más estudiados fueron los modelos conocidos como clásicos o estáticos, es decir, donde las actividades, los recursos, los tiempos de procesamiento están predefinidos, no se modifican durante el proceso, y con un objetivo involucrando la minimización del tiempo de finalización y los costos de operación. Pero en los problemas del mundo real existen otra serie de decisiones que interactúan con el modelo clásico, si algunas de estas decisiones se adicionan a dicho modelo se obtienen los modelos de scheduling dinámicos.
Debido a la naturaleza de estos problemas, que pertenecen a la clase de problemas NP-duros, las tendencias más modernas tratan de hallar heurísticas con estrategias de explotación/exploración mixtas. Dentro de ellas cabe mencionar Tabu Search, Simulating Annealing, Colonia de Hormigas y Algoritmos Evolutivos.