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.

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.