Este documento propone un enfoque simheurístico hibridado que acopla un procedimiento de búsqueda adaptativa aleatoria codiciosa (GRASP), una simulación de Monte Carlo, una estrategia evolutiva archivada de Pareto (PAES) y un proceso analítico jerárquico (AHP), con el fin de resolver un problema de flujo de trabajo de permutación estocástico multicriterio con tiempos de procesamiento estocásticos y tiempos de configuración estocásticos dependientes de la secuencia. Para los criterios de decisión, el enfoque propuesto considera cuatro funciones objetivas, incluidos dos criterios cuantitativos y dos cualitativos. Mientras que el valor esperado y la desviación estándar de la anticipación/retraso de trabajos se incluyen en los criterios cuantitativos para abordar una solución robusta en un entorno justo a tiempo, este enfoque también incluye una evaluación cualitativa de la importancia del producto y del cliente para valorar una prioridad ponderada para cada trabajo. Se llevó a cabo un diseño experimental en varias instancias de estudio del problema de flujo de trabajo para probar los efectos de los tiempos de procesamiento y los tiempos de configuración dependientes de la secuencia, obtenidos a través de distribuciones de probabilidad lognormal y uniforme con tres niveles de coeficientes de variación, establecidos en 0,3, 0,4 y 0,5. Los resultados muestran que tanto las distribuciones de probabilidad como los coeficientes de variación tienen un efecto significativo en los cuatro criterios de decisión seleccionados. Además, el proceso jerárquico analítico permite elegir la mejor secuencia exhibida por la frontera de Pareto que se ajusta de manera más adecuada a los objetivos de los tomadores de decisiones.