O objetivo dessa dissertação é apresentar um problema de otimização do uso de recursos críticos no desenvolvimento de poços de petróleo marítimos e a técnica empregada para a abordagem proposta ao problema. A revisão da técnica de Programação por Restrições é feita analisando aspectos relevantes de modelagem, propagação, busca e paradigmas de programação. A especialização da técnica para problemas de escalonamento, o Escalonamento Baseado em Restrições, é descrita com ênfase nos paradigmas descritivos e nos mecanismos de propagação de restrições. Como subsídio ao uso da técnica em outros problemas, a linguagem comercial de modelagem OPL é apresentada no Apêndice. O objetivo da abordagem ao problema é obter um escalonador para maximizar a produção de óleo obtida no curto prazo. O escalonador proposto baseia-se na declaração de um modelo empregando variáveis de intervalo. Um algoritmo e um modelo de Programação Linear Inteira abordando relaxações do problema são apresentados para que se obtenha um limitante superior ao valor de produção ótimo. Para o cenário real no qual a análise experimental foi feita, foram obtidas soluções a menos de 16% do ótimo após uma hora de execução; e os testes em instâncias de tamanhos variados evidenciaram a robustez do escalonador. Direções para trabalhos futuros são apresentadas ponderando os resultados obtidos.

The aim of this work is to present a problem of optimizing the use of critical resources to develop offshore oil wells and the technique used to approach the problem. The review of the Constraint Programming technique is made by analyzing relevant aspects of modeling, propagation, search and programming paradigms. The specialization of the technique to scheduling problems, known as Constraint-Based Scheduling, is described with emphasis on descriptive paradigms and constraint propagation mechanisms. In order to support the use of the technique to tackle other problems, the commercial modeling language OPL is presented in the appendix. The aim of the approach to the problem is to obtain a scheduler that maximizes the short-term production of oil. The scheduler presented relies on the description of a model using interval variables. An algorithm and an Integer Linear Programming model approaching relaxations of the problem are presented in order to obtain an upper bound for the optimal production value. For the real scenario upon which the experimental analysis was done, there were found solutions within 16% of the optimal after one hour of execution; and the tests on instances of varied sizes gave evidence of the robustness of the scheduler. Directions for future work are presented based on the results achieved.