| Summary: | A alocação e a sequenciação adequada de tarefas são problemas que aparecem frequentemente, tanto em ambientes industriais como na prestação de serviços. Neste contexto, o conjunto de decisões a ser tomadas para que o planeamento de tarefas seja mais eficaz e eficiente é um tema cada vez com maior interesse e importância para as organizações, pois um escalonamento realizado de forma a otimizar os processos para evitar desperdício de tempo, utilização de máquinas ou outros recursos, aumenta a produtividade e torna as organizações mais competitivas. A presente dissertação foca-se na aplicação e comparação das meta-heurísticas Simulated Annealing e Tabu Search para a resolução de um problema de escalonamento em máquinas paralelas considerando o tempo de conclusão, o custo de deterioração das máquinas, a penalização por atraso e antecipação. Este problema é caracterizado por ser um problema de otimização multiobjetivo. Para o resolver transformou-se num problema com um único objetivo fazendo a combinação linear dos objetivos. Foram aplicados diferentes métodos para obter a solução, nomeadamente, o método ponderado, o método das distâncias relativas ponderadas e um método proposto, no qual designou-se pelo método variante das métricas ponderadas, que é um dos contributos desta dissertação. Para analisar o comportamento das meta-heurísticas e também os métodos multiobjetivo utilizados, foram construídos 4 cenários para o problema de escalonamento em máquinas paralelas. Os cenários diferenciavam-se no número e tarefas a serem processadas e também no número de máquinas disponíveis. Para cada cenário do problema foram encontradas pelas diferentes meta-heurísticas 10 soluções para cada método utilizado. No total, cada meta-heurística encontrou 40 soluções para cada cenário do problema. De entre as soluções encontradas foram selecionadas as melhores soluções por cada metaheurística, em cada método multiobjetivo nos diferentes cenários do problema. Foi possível verificar diferentes comportamentos das meta-heurísticas em função das dimensões do problema e também com a alternância entre métodos multiobjetivo. A meta-heurística Simulated Annealing apresentou melhores resultados nos cenários de menor dimensão, no entanto o tempo de execução para determinar a solução foi superior em comparação com a meta-heurística Tabu Search. Inversamente, a meta-heurística Tabu Search apresenta melhores soluções para problemas de maior dimensão, sendo, contudo, o tempo de execução superior à do Simulated Annealing. Dos métodos multiobjetivo utilizados é possível concluir que os resultados segundo o método ponderado apresentam soluções próximas aquando a utilização do método das distâncias relativas ponderadas. Já os resultados segundo o método variante das métricas ponderadas apresentam soluções mais afastadas, podendo concluir que este explora outra zona no campo de soluções.
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