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Este artigo trata do problema de programação de tarefas flow shop permutacional. Diversos métodos heurísticos têm sido propostos para tal problema, sendo que um dos tipos de método consiste em melhorar soluções iniciais a partir de procedimentos de busca no espaço de soluções, tais como Algoritmo Genético (AG) e Simulated Annealing (SA). Uma idéia interessante que tem despertado gradativa atenção refere-se ao desenvolvimento de métodos heurísticos híbridos utilizando Algoritmo Genético e Simulated Annealing. Assim, o objetivo é combinar as técnicas de tal forma que o procedimento resultante seja mais eficaz do que qualquer um dos seus componentes isoladamente. Neste artigo é apresentado um método heurístico híbrido Algoritmo Genético-Simulated Annealing para minimizar a duração total da programação flow shop permutacional. Com o propósito de avaliar a eficácia da hibridização, o método híbrido é comparado com métodos puros AG e SA. Os resultados obtidos a partir de uma experimentação computacional são apresentados. This paper deals with the Permutation Flow Shop Scheduling problem. Many heuristic methods have been proposed for this scheduling problem. A class of such heuristics finds a good solution by improving initial sequences for the jobs through search procedures on the solution space as Genetic Algorithm (GA) and Simulated Annealing (SA). A promising approach for the problem is the formulation of hybrid metaheuristics by combining GA and SA techniques so that the consequent procedure is more effective than either pure GA or SA methods. In this paper we present a hybrid Genetic Algorithm-Simulated Annealing heuristic for the minimal makespan flow shop sequencing problem. In order to evaluate the effectiveness of the hybridization we compare the hybrid heuristic with both pure GA and SA heuristics. Results from computational experience are presented

Programação da produção em sistemas flow shop utilizando um método heurístico híbrido algoritmo genético-simulated annealing