Este trabalho propõe uma heurística construtiva determinística e uma heurística construtiva probabilística para resolver o problema de programação de projetos com custo de disponibilidade de recursos e custo de penalidade por atraso no término do projeto (RACPT - Resource Availability Cost Problem with Tardiness). Os algoritmos combinam a flexibilidade da atividade com a flexibilidade do recurso para selecionar a próxima atividade a ser programada. A data de início de uma atividade é a data mais cedo em que sua execução não gera o maior pico de utilização dos recursos ou a data mais cedo na qual o custo total do projeto for menor. A melhor versão das heurísticas foi obtida após o teste de várias regras de prioridade, conforme a revisão bibliográfica realizada. As heurísticas propostas foram testadas em 360 instâncias de testes e seus resultados foram comparados aos obtidos pela formulação matemática baseada em strip packing e restrições disjuntivas implementada no programa CPLEX. A heurística construtiva determinística gera uma solução viável rapidamente, porém de baixa qualidade. Já a heurística construtiva probabilística gera soluções ótimas ou próximas da ótima para problemas pequenos ou para problemas fáceis e gera soluções muito melhores do que o CPLEX na metade do tempo computacional para os problemas médios e grandes ou para problemas difíceis. Dado os bons resultados obtidos e à implementação no programa VBA for Microsoft Excel, a heurística construtiva probabilística proposta é um método bom e prático para resolução do RACPT. / This work proposes a deterministic constructive heuristic and a probabilistic constructive heuristic for solving the resource availability cost problem with tardiness (RACPT). The algorithms combine the flexibility of an activity with the flexibility of a resource to select the next activity to be scheduled. The start time of the activity is the earliest date in which the activity\'s execution does not create resources usage peak or the earliest date with the lowest total project cost. We tested several priority rules according to the literature review and determined the best version of the heuristics. Afterwards, we tested the proposed heuristics in 360 instances and compared its results with the solutions obtained by the optimization software CPLEX. The RACPT implementation on CPLEX utilized a mathematical formulation based on strip packing concepts and disjunctive constraints. The computational results showed that the deterministic constructive heuristic generates feasible solutions of poor quality in low computational time. The probabilistic constructive heuristic achieved better results. For small instances or easy problems, it found optimal or near-optimal solutions. For medium and large instances or hard problems, it obtained better results than CPLEX in half-computational time. We believe that the probabilistic constructive heuristic is a good and practical method for solving the RACPT. The proposed algorithm produced good results in reasonable computational time and was implemented on the popular software VBA for Microsoft Excel.

Apesar de serem utilizados com sucesso em problemas de roteirização clássicos como o do caixeiro-viajante e o de roteirização de veículos com janelas de tempo, os algoritmos genéticos não apresentavam bons resultados nos problemas de roteirização de veículos sem janelas de tempo. Utilizando-se de uma tendência recente de hibridização de algoritmos genéticos, Prins (2004) elaborou um algoritmo para o problema de roteirização de veículos sem janelas de tempo, monoperíodo, e que obrigatoriamente atenda a todos os clientes cujos resultados, quando aplicado a instâncias de Christofides et al. (1979) e de Golden et al. (1998), são comparáveis aos melhores códigos elaborados com base na busca tabu. Diferentemente da maioria dos algoritmos genéticos apresentados para solução de problemas de roteirização de veículos, no método desenvolvido por Prins (2004) o cromossomo é composto apenas pelos pontos a serem atendidos, não contendo delimitadores de rotas. Estas são definidas a partir de um método de particionamento do cromossomo. Este trabalho implementa o algoritmo descrito por Prins (2004) e propõe a este melhorias em diversas de suas etapas, como inicialização, operação de crossover, operação de mutação, reinicialização e particionamento do cromossomo. As alterações implantadas são aplicadas às instâncias de Christofides et al. (1979) e comparadas com o algoritmo inicial em termos de qualidade de solução e tempo de processamento. Finalmente, é elaborado um algoritmo genético que contempla as alterações que obtiveram resultados positivos. / In the Vehicle Routing Problem (VRP) we seek for a set of minimum-cost vehicle routes for a fleet of identical vehicles, each starting and ending at a depot, such that each customer is visited exactly once and the total demand of any route does not exceed the vehicle capacity. Several families of heuristics have been proposed for the VRP. They can be broadly classified into two main classes: classical heuristics developed between 1960 and 1990, and, more recently, metaheuristics. Among them, tabu search plays an key role, being acknowledged by most authors as the most successful approach for the VRP. In the literature some successful implementations of metaheuristic Genetic Algorithm (GA) can be found for classic routing problems such as the traveling salesman and vehicle routing problems with time windows. However, until recently, the same did not apply for the VRP. In this thesis we develop a genetic algorithm without trip delimiters, and hybridized with a local search procedure, for the solving the VRP, which is based on the work of Prins (2004). At any time, a chromosome can be converted into an optimal VRP solution (subject to chromosome sequence) by means of a splitting procedure, in which the chromosome sequence, representing a giant tour, is partitioned into feasible routes in terms of vehicle capacities. Starting with the procedure originally proposed Prins (2004), we then introduce new improvements in terms of the different components of the GA, aiming to obtain improved solutions. These include how we determine the initial population, different partitioning approaches, alternative reproduction (crossover) processes, a granular tabu mechanism similar to the one proposed by Toth and Vigo (2003 and, finally, in changes in the reinitialization process, aiming to reestablish diversity. Computational experiments are presented, based on the 14 classical Christofides instances for the VRP. The results show that the proposed improved versions of the GA allow us to obtain better solutions when compared to the original approach by Prins (2004).

A crescente necessidade de buscar operações mais eficientes, com menor custo e mais sustentáveis tem feito com que empresas passassem a procurar oportunidades pelas quais estes objetivos pudessem ser atingidos. Na área de transportes encontrou-se na colaboração uma oportunidade para tal. Este trabalho trata o problema de cobertura rotas com cardinalidade restrita (PCRCR), onde empresas que realizam viagens de carga cheia se unem com o objetivo de reduzir o deslocamento vazio de veículos através da formação de ciclos. É chamado de problema de cardinalidade restrita uma vez que limitamos o número de máximo de viagens no ciclo, o que torna este problema NP-Hard. Existem na literatura duas heurísticas (construtivas) e um modelo por programação linear inteira para a solução deste problema. Este trabalho apresenta uma heurística baseada em um método de busca local que reduziu em média 3,19% os melhores resultados apresentados na literatura. Também são apresentados os tempos de execução de cada um dos algoritmos e a importância de escolher de uma boa solução inicial quando se deseja implantar uma Heurística com Busca Local. / The growing need to seek more efficient, lower cost and more sustainable operations has caused industries to seek opportunities in which these objectives could be achieved. In the area of transportation, collaboration is an opportunity for that. This work deals with the cardinality constrained lane covering problem (CCLCP), where companies who uses full truck loads join efforts in order to reduce empty vehicle travel through closed cycle formation. It is known as cardinality constraint problem as the maximum number of trips in the cycle is limited to an integer number, which makes this problem NP-Hard. There are two heuristics in the literature (constructive) and an integer linear programming model for solving this problem. This work presents a heuristic based on a local search method that reduced an average of 3.19% the better results in the literature. It also presents the execution times of each algorithm and the importance of choosing a good initial solution when you want to create a Local Search Heuristic.

A definição do mix de produção proporciona a alocação dos recursos produtivos no processo de manufatura, visando a otimização da sua utilização e do desempenho do sistema produtivo o que, por sua vez, em um nível gerencial, norteia a performance da organização. Entretanto, apesar de sua importância, a definição do mix de produção é um problema do tipo NP-Completo, ou seja, de difícil solução. Assim, com o auxílio da Teoria das Restrições - TOC, muitas heurísticas construtivas têm sido apresentadas para fazer frente a esse problema. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é propor uma nova heurística, denominada TOC-SN, baseado na TOC e no problema da mochila, que proporcione melhores soluções quando comparada com as principais heurísticas apresentadas na literatura, a TOC-h de Fredendall e Lea e a TOC-AK de Aryanezhad e Komijan. Para realização dessa comparação foram realizadas experimentações computacionais visando identificar o mix de produção que possibilitasse o maior ganho possível, em situações nas quais não há recursos disponíveis para produção de todos os produtos. Como resultado, observou-se que a TOC-SN obteve uma solução mais satisfatória quando comparada à aplicação das outras heurísticas e à solução ótima o que, em conclusão, evidencia a sua importância na definição de mix de produção. / The product-mix decision make possible to distribute the resources in the manufacture process, with the objective of optimizing the use of the resources and the performance of the productive system. This problem is well-known for being NP-Complete and therefore, most contributions to the topic focus on developing heuristics able to obtain good solutions for the problem in a short CPU time. Then, the objective in this thesis is to propose a new constructive heuristic or the TOC-SN based on the Theory of Constraints - TOC and on the Knapsack Problem that indicates better solutions than the TOC-h heuristic proposed by Fredendall and Lea and the TOC-AK heuristic proposed by Aryanezhad and Komijan. Experimentation computational was accomplished with the objective of testing the heuristics in the definition of product mix that made possible the best throughput in situations with scarcity of productive resources. The computational results indicate that the proposed heuristic obtains better results than the existing heuristic.

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-10T00:48:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tazoniero_Alexandre_M.pdf: 2202986 bytes, checksum: eac2bab1d27c5baaf56ef296663e1cef (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O transporte ferroviário tem grande participação no transporte de cargas e passageiros em todo o mundo. No Brasil a malha ferroviária sofreu um processo de abandono e deterioração no período de 1960 a 1990. A partir de 1990 a privatização da rede ferroviária nacional iniciou uma retomada de investimentos e nos últimos anos à demanda por transporte ferroviário vem crescendo significativamente. É necessário, então, que os recursos da ferrovia sejam utilizados de maneira eficiente para atender a crescente demanda, o que exige planejamento estratégico, táctico e operacional. No nível operacional uma das principais etapas e também umas das mais carentes de ferramentas computacionais é o Planejamento de Circulação de trens. O processo operacional de uma ferrovia é dinâmico, sujeito a inúmeras interferências imprevisíveis e uma ferramenta computacional para o apoio ao planejamento de circulação de trens deve fornecer soluções com tempo de processamento compatível com essa realidade. Este trabalho propõe algoritmos para o planejamento de circulação de trens em tempo real, utilizando metodologias de inteligência computacional e conjuntos nebulosos. Um algoritmo objetiva decidir localmente a preferência entre trens concorrendo pelo uso de um segmento de linha singela de modo a seguir uma referência de percurso fornecida por algum algoritmo de otimização ou por um especialista. Outro algoritmo decide, além da preferência entre trens, a velocidade de percurso dos trens para mantê-los o mais próximo possível de suas referências. O terceiro algoritmo usa elementos de busca em árvore para obter uma solução para o planejamento de circulação de trens. É feito um estudo comparativo dos algoritmos aqui propostos e de algoritmos existentes na literatura. O estudo comparativo é feito a pm1ir de instâncias pequenas de problema de planejamento de circulação e uma instância que considera dados reais de uma ferrovia brasileira. Os resultados mostram que os algoritmos propostos obtêm soluções próximas às ótimas para as instâncias pequenas e soluções satisfatórias para o caso real / Abstract: Railways plays a major role in freight and passenger transportation in the whole world. The Brazilian railway system has suffered a process of abandon and deterioration from 1960 to 1990. Since 1990 the privatization of the national railways brought new investments and in the last years the demand for railway transportation has increased significantly. Railway resources must be efficiently managed to match the increasingly transportation demand. This requires efficient strategic, tactical and operational planning. One of the main tasks at the operational planning level concerns train circulation and associated tools. Railway operation is a very dynamic process because trains are subject to many unexpected interferences. Computational tools to help trains circulation planning must provide solutions in a time range consistent with real-time needs. This work suggests algorithms for real-time train movement planning, using computational intelligence and fuzzy set theory methodology. One of the algorithms decides the preference between trains competing for a single line track at the same moment. The aim is to drive train circulation as dose as possible to reference trajectories supplied by human experts, global optimization algorithms or both. Other algorithm decides preference between trains and chose the velocity with which trains must travel to remain as dose as possible to its references. The third algorithm uses depth search algorithm to obtain a solution for train circulation problems. A comparative study considering the algorithms proposed herein and algorithms suggested in the literature. The comparative study is done using small railway system instances. Data of a major Brazilian railway is adopted to illustrate how the algorithms behave to solve larger instances. Results show that the algorithms here proposed obtain near optimal solutions for small instances and satisfactory solutions for the real case / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Nas últimas décadas, avanços em tecnologias de geração, coleta e armazenamento de dados têm contribuído para aumentar o tamanho dos bancos de dados nas diversas áreas de conhecimento humano. Este aumento verifica-se não somente em relação à quantidade de amostras de dados, mas principalmente em relação à quantidade de características descrevendo cada amostra. A adição de características causa acréscimo de dimensões no espaço matemático, conduzindo ao crescimento exponencial do hipervolume dos dados, problema denominado “maldição da dimensionalidade”. A maldição da dimensionalidade tem sido um problema rotineiro para cientistas que, a fim de compreender e explicar determinados fenômenos, têm se deparado com a necessidade de encontrar estruturas significativas ocultas, de baixa dimensão, dentro de dados de alta dimensão. Este processo denomina-se redução de dimensionalidade dos dados (RDD). Do ponto de vista computacional, a conseqüência natural da RDD é uma diminuição do espaço de busca de hipóteses, melhorando o desempenho e simplificando os resultados da modelagem de conhecimento em sistemas autônomos de aprendizado. Dentre as técnicas utilizadas atualmente em sistemas autônomos de aprendizado, as redes neurais artificiais (RNAs) têm se tornado particularmente atrativas para modelagem de sistemas complexos, principalmente quando a modelagem é difícil ou quando a dinâmica do sistema não permite o controle on-line. Apesar de serem uma poderosa técnica, as RNAs têm seu desempenho afetado pela maldição da dimensionalidade. Quando a dimensão do espaço de entradas é alta, as RNAs podem utilizar boa parte de seus recursos para representar porções irrelevantes do espaço de busca, dificultando o aprendizado. Embora as RNAs, assim como outras técnicas de aprendizado de máquina, consigam identificar características mais informativas para um processo de modelagem, a utilização de técnicas de RDD frequentemente melhora os resultados do processo de aprendizado. Este trabalho propõe um wrapper que implementa um modelo neural de aprimoramento progressivo para RDD em sistemas autônomos de aprendizado supervisionado visando otimizar o processo de modelagem. Para validar o modelo neural de aprimoramento progressivo, foram realizados experimentos com bancos de dados privados e de repositórios públicos de diferentes domínios de conhecimento. A capacidade de generalização dos modelos criados é avaliada por meio de técnicas de validação cruzada. Os resultados obtidos demonstram que o modelo neural de aprimoramento progressivo consegue identificar características mais informativas, permitindo a RDD, e tornando possível criar modelos mais simples e mais precisos. A implementação da abordagem e os experimentos foram realizados no ambiente Matlab, utilizando o toolbox de RNAs. / In recent decades, advances on data generation, collection and storing technologies have contributed to increase databases size in different knowledge areas. This increase is seen not only regarding samples amount, but mainly regarding dimensionality, i.e. the amount of features describing each sample. Features adding causes dimension increasing in mathematical space, leading to an exponential growth of data hypervolume. This problem is called “the curse of dimensionality”. The curse of dimensionality has been a routine problem for scientists, that in order to understand and explain some phenomena, have faced with the demand to find meaningful low dimensional structures hidden in high dimensional search spaces. This process is called data dimensionality reduction (DDR). From computational viewpoint, DDR natural consequence is a reduction of hypothesis search space, improving performance and simplifying the knowledge modeling results in autonomous learning systems. Among currently used techniques in autonomous learning systems, artificial neural networks (ANNs) have becoming particularly attractive to model complex systems, when modeling is hard or when system dynamics does not allow on-line control. Despite ANN being a powerful tool, their performance is affected by the curse of dimensionality. When input space dimension is high, ANNs can use a significant part of their resources to represent irrelevant parts of input space making learning process harder. Although ANNs, and other machine learning techniques, can identify more informative features for a modeling process, DDR techniques often improve learning results. This thesis proposes a wrapper which implements a Progressive Enhancement Neural Model to DDR in supervised autonomous learning systems in order to optimize the modeling process. To validate the proposed approach, experiments were performed with private and public databases, from different knowledge domains. The generalization ability of developed models is evaluated by means of cross validation techniques. Obtained results demonstrate that the proposed approach can identify more informative features, allowing DDR, and becoming possible to create simpler and more accurate models. The implementation of the proposed approach and related experiments were performed in Matlab Environment, using ANNs toolbox.

Esta dissertação propõe e implementa um método para decidir pela melhor alternativa de processar dados (documentos) digitados em computadores instalados em uma rede hierárquica, em que a configuração típica é um computador central e vários minicomputadores instalados em unidades regionais descentralizadas. As principais alternativas são: - realizar a consistência dos documentos de maneire mais centralizada ou distribuída; - realizar os processamentos das unidades regionais na unidade central, de forma seqüencial ou paralela; - transmitir um número maior ou menor de lotes de documentos das unidades regionais para a unidade central de processamento. O campo de soluções é, na realidade, uma função contínua, e por isso forma um vasto conjunto de alternativas, sendo que uma organização deve decidir-se por uma delas, tendo em vista os objetivos e recursos de que dispõe. Na prática, porém, esta escolha organizacional é condicionada por complexos procedimentos operacionais e inúmeros valores dentro do ambiente em que ocorre. Geralmente não é a melhor escolha, mas aquela que resulta da estratégia emergente, estruturada ao longo do tempo, de maneira informal, através de inúmeras intuições e experiências. Como resultado, esseprocesso é muitas vezes lento e complexo demais para ir sendo descoberto pelas poucas experiências que são realizadas na prática. Por isso, este estudo propõe e implementa um método de busca da solução final através de técnicas mais racionais e eficientes, tais como a de simulação e a de heurística. Os seus resultados são analisados e validados, dentro do contexto da administração de sistemas de entrada de dados. A automatização desse processo de escolha permite que uma organização tenha uma melhor compreensão do problema em si e oferece bases para a formação e formulação de políticas e estratégias na sua área de informática. / This dissertation proposes and implementa a method for choosing the best alternative to process data (documents) digitized in computers installed in a hierarchycal network, in which the typical configuration is a central computer and various microcomputers installed in decentralized regional units. The main alternatives are: - To accomplish the consistency of the documents in a more centralized or distributed manner; - To accomplish the processing of the regional units io the central unit, in a sequencial or parailel form; - To transmit a greater or smaller number of batches of documents from the regional units to the central unit of processing. The field of solutions is, in reality, a continuous function. So it forms a vast set of alternatives. An organization should decide for one of them, having in mind the objectives and resources available. In practice, however, this organizational choice is conditioned by complex operational procedures and numerous value judgernents within the environment where it occurs. Usually, it is not the best choice, but that one whic results from an emerging strategy, informally structured through time, and through many intuitiOns and experiments. As a result, this process is often too slow and complex to be discovered in few practical experiments. This study proposes and implements a method for searching the final solution, through more rational and efficient techniques, such as simulation and heuristics. The results are analised and validated, within the context of management of input data systems. The automation of this search process allows an organization to have a better understanding of the problem and offers a basis for policy and strategy formulation in the area of information processing.

O desenho e a gestão de uma cadeia de suprimentos apresentam-se, hoje, como um dos problemas mais importantes e de difícil resolução encontrado pelos gestores. A gestão da cadeia de suprimentos é uma das áreas de maior interesse da Pesquisa Operacional aplicada, buscando determinar a melhor estratégia de produção, transporte e estoque com menor custo e tempo possíveis. Esta dissertação apresenta os resultados de um estudo que objetivou implementar e avaliar uma heurística baseada em Busca Tabu para otimização de uma rede de cadeia de suprimentos. Para tanto, foi utilizada uma modelagem single-source proposta por Farias e Borenstein (2012). O problema foi resolvido com uma adaptação do método de Lee e Kwon (2010), buscando por meio de operações de troca de centros de distribuição (CDs) e arcos encontrar a configuração de menor custo para uma rede de cadeia de suprimentos. Foram resolvidas as 22 instâncias propostas por Farias e Borenstein (2012) e os resultados comprovam que, para esses cenários, o método aplicado teve um bom desempenho computacional, obtendo resultados com uma redução de 81,03% no tempo médio de processamento; contudo, as soluções obtidas pela heurística apresentaram custos médios 4,98% superiores aos resultados ótimos. Por fim, o problema foi resolvido para outras quatro instâncias com características reais, comprovando a eficiência da heurística para problemas de grande escala, visto que todas as soluções foram obtidas em um tempo inferior a 2 minutos de processamento. / The design and supply chain management are currently one of the most important and difficult problems encountered by business managers. Supply chain management is one of the most engaging areas in applied Operations Research, which seeks to determine the best strategy regarding production, shipping and storage at the lowest cost and shortest time possible. This thesis shows the results of a research that aimed to implement and evaluate a heuristic based on Tabu Search to optimize a supply chain network. For this purpose, a single-source model proposed by Farias and Borenstein (2012) was used. The problem was solved by adapting the Lee and Kwon method (2010), exchanging distribution centers (DCs) and arcs, to find the lowest cost for a supply chain network. Twenty two instances proposed by Farias and Borenstein (2012) were resolved and the results indicate that, for these scenarios, the applied method had a good computational performance, getting results with 81.03% of reduction in the average processing time. However, there was an increase of 4.98% in the average cost of the solutions obtained through the heuristic method when compared to the optimal results. Finally, the problem was solved for four other instances with real features, proving the efficiency of the heuristic for large-scale problems, since all solutions were obtained in a time less than 2 minutes of processing.

Com as crescentes expansão e popularização dos jogos digitais, sua utilização para fins além do simples entretenimento é cada vez mais visada por educadores, especialistas e estudantes. No entanto, os jogos educativos nem sempre conseguem concorrer com jogos comerciais. Nesse contexto, a presente pesquisa tem por objetivo desenvolver e avaliar um conjunto de heurísticas projetuais que contribuam com o desenvolvimento, adaptação de conteúdo instrucional e avaliação de jogos digitais educativos. Para isso, foram investigados aspectos relativos ao design instrucional e abordagens de aprendizagem, bem como características referentes a elementos que constituem os jogos digitais comerciais. Esses dados, obtidos a partir de base teórica composta por autores diversos das áreas supracitadas, foram analisados e comparados a partir de informações similares e/ou complementares, gerando um conjunto inicial de heurísticas. Esse foi revisado e incrementado com informações obtidas através de entrevistas com especialistas da área, realizadas para compreender as percepções e aspectos relacionados à prática do desenvolvimento de jogos educativos. O conjunto de heurísticas foi, então, testado e avaliado por especialistas e readequado conforme o feedback recebido. Os resultados permitiram a construção de um protótipo funcional para a adaptação de conteúdo instrucional, desenvolvimento e avaliação de jogos digitais educativos. / With the growth and popularization of videogames, their use to purposes beyond simple entertainment is increasingly targeted by educators, professionals and students. However, educational games are not always able to compete with commercial games. In this context, this research intends to develop and evaluate a set of heuristics for projects, with the purpose of contribute on the development, measurement and adaptation of instructional content on educational games. In order to achieve this goal, aspects related to instructional design and learning approaches have been researched, as well as characteristics of commercial games. These data, obtained through theoretical research, were analyzed and compared through similar/complementary informations, generating a primary set of heuristics, which has been complemented by data obtained through interviews with experts on the subject. The set of heuristics was, then, tested and evaluated by experts, and reviewed according to this feedback. The results allowed the construction of a functional prototype to improve adaptation of instructional content, development and evaluation of educative games.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 projeto de dissertacao banestes.pdf: 405648 bytes, checksum: 123869407ef32303b7f08104239d0c73 (MD5) Previous issue date: 2009-08-26 / The multi-mode resource constrained project scheduling problem (MMRCPSP), is an extension of the resource constrained project scheduling problem (RCPSP), where the activities should be implemented in one of their modes, respecting their precedence and resource constraints. The difficulty of solving the problem, due to its complexity, together with its great practical applicability, because several problem of various areas can be solved by MMRCPSP, have attracted the attention of researchers which has developed several methods to solve the same. In this work two procedures have been proposed, one based on the metaheuristic Simulated Annealing (Simulated Annealing) and the other on Variable Neighborhood Search (Search in Variable Neighborhood), testing them, with instances of the library PSPLIB to verify the quality of the results / O problema de escalonamento de projetos com restrição de recursos e múltiplos modos de processamento, em inglês multi-mode resource-constrained project scheduling problem (MMRCPSP), é uma extensão do problema de escalonamento de projetos com restrição de recursos, resource-constrained project scheduling problem (RCPSP), onde as atividades devem ser executadas em um dos seus modos disponíveis, respeitando suas restrições de precedência e disponibilidade dos recursos renováveis e não renováveis. A inerente dificuldade da resolução do problema, dada a sua complexidade, junto com a sua grande aplicabilidade prática, pois diversos problemas de várias áreas podem ser resolvidos via MMRCPSP, tem atraído a atenção de pesquisadores que vem desenvolvendo vários métodos para a resolução do mesmo. Neste trabalho dois procedimentos de resolução foram propostos, um baseado na metaheurística Simulated Annealing (Recozimento Simulado) e o outro em Variable Neighborhood Search (Busca em Vizinhança Variável), testando-os com as instâncias da biblioteca PSPLIB para se verificar a qualidade das respostas obtidas.