Este documento aborda un problema de programación de flujo de permutación distribuido en fábricas heterogéneas con una estrategia de aceptación de pedidos. Cada pedido tiene una ganancia y una fecha de vencimiento relacionadas, y varias máquinas de flujo se operan en cada fábrica, y tienen un tiempo de configuración dependiente de la secuencia distinta. Se seleccionan/rechazan pedidos de producción, se asignan los pedidos seleccionados a las fábricas y se determina la secuencia de fabricación de permutación en cada fábrica para maximizar la ganancia total. Para resolver óptimamente el problema de programación, formulamos el problema de programación como un modelo de programación lineal entera mixta para encontrar una solución óptima para experimentos de pequeño tamaño. Luego, proponemos dos algoritmos basados en poblaciones, un algoritmo genético y una optimización por enjambre de partículas para experimentos de gran tamaño. Demostramos que el algoritmo genético propuesto resuelve efectiva y eficientemente el problema para garantizar una solución casi óptima a través de experimentos computacionales. Finalmente, realizamos un análisis de sensibilidad del algoritmo genético para observar la relación entre la selección de pedidos, la ganancia y el costo por tardanza de los pedidos.