CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / Neste trabalho foram tratados dois problemas: o primeiro à denominado Continuous Permutation Flowshop Scheduling Problem (CPFSP), que possui a restriÃÃo de que nenhuma tarefa pode esperar por processamento entre mÃquinas consecutivas; o segundo à denominado de Permutation Flowshop Scheduling Problem (PFSP), em que a restriÃÃo anterior nÃo existe. A metaheurÃstica Algoritmo GenÃtico (AG) tem sido aplicada com sucesso ao PFSP, mas atà o momento nÃo foi encontrado na literatura algo que mostre que o AG à um bom mÃtodo para o CPFSP. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um AG eficiente paras esses dois problemas, mas que nÃo precisa utilizar inicializaÃÃo eficiente e/ou hibridizaÃÃo com outra tÃcnica de busca. O desenvolvimento do AG proposto levou em consideraÃÃo as caracterÃsticas, diversificaÃÃo e a intensificaÃÃo, que inspiraram a criaÃÃo de trÃs procedimentos que melhoraram o desempenho do AG proposto. Foram realizados vÃrios experimentos com as instÃncias de Taillard (1993), Reeves (1995) e Heller (1960). Os resultados foram comparados com outros mÃtodos encontrados na literatura. Foram construÃdos polinÃmios com a utilizaÃÃo de InterpolaÃÃo Lagrangeana para determinar o tempo execuÃÃo do AG proposto. Por fim, o mÃtodo foi aplicado num problema real. Os resultados mostraram que o AG proposto à o melhor mÃtodo para o CPFSP e que fica muito prÃximo do melhor AG encontrado na literatura com inicializaÃÃo eficiente para o PFSP