La planificación de tareas es importante en la construcción, la manufactura, la logística y la educación. Al mismo tiempo, los problemas de programación pertenecen a la clase de problemas de optimización NP-duros. El algoritmo de optimización de colonia de hormigas es uno de los algoritmos de inteligencia de enjambre más comunes y es líder en la resolución de problemas de optimización complejos en gráficos. Este documento discute la solución al problema de programación de taller de trabajos utilizando el algoritmo de optimización de colonia de hormigas. Se propone una forma original de representar el problema de programación en forma de gráfico, lo que aumenta la flexibilidad del enfoque y permite tener en cuenta restricciones adicionales en los problemas de programación. Se propone una adaptación evolutiva dinámica del algoritmo a las condiciones del problema basada en el algoritmo genético. Además, se presentan algunas técnicas heurísticas que permiten aumentar el rendimiento de la implementación de software de este algoritmo evolutivo de colonia de hormigas. Una de estas técnicas es la paralelización; por lo tanto, se realizó un estudio sobre la efectividad de la paralelización del algoritmo. Los resultados obtenidos se comparan con los resultados de otros autores en problemas de prueba de programación. Se muestra que los mejores coeficientes heurísticos del algoritmo de optimización de colonia de hormigas difieren incluso para problemas de programación de taller similares.