Productive systems often involve several objectives and constraints that need to be considered by the scheduler. Under these circumstances, solving scheduling problems with multiple criteria tends to be the most appropriate approach. In this context, the no-wait flow shop problem with sequence-dependent setup times is addressed. The performance measures makespan, total completion time and total tardiness are approached in pairs to form functions ε(M₁|M₂), in which the objective is to minimize M₁ subject to an upper bound on M₂. Since this problem is known to be NP-hard, using exact methods for large instances can be impractical. As an alternative, heuristic methods have been developed to speed up the process of finding satisfactory solutions. In this Thesis, state-of-the-art methods for similar problems found in the literature are selected in order to explore opportunities for improvement. Focusing on simplicity of implementation and efficiency of execution, different heuristic methods are proposed. Extensive experiments are performed to evaluate performance. The results show that the proposed heuristics outperform the existing methods in solution quality and computational efficiency.

Sistemas produtivos geralmente envolvem vários objetivos e restrições que precisam ser considerados pelo programador. Nessas circunstâncias, resolver problemas de programação com múltiplos critérios tende a ser a abordagem mais adequada. Nesse contexto, o problema no-wait flow shop com tempos de preparação dependentes da sequência é abordado. As medidas de desempenho makespan, total completion time e total tardiness são abordadas em pares para formar funções ε(M₁|M₂), nas quais o objetivo é minimizar M₁ sujeito a um limite superior em M₂. Como esse problema é conhecido por ser NP-hard, usar métodos exatos para instâncias grandes geralmente são impraticáveis. Como alternativa, métodos heurísticos têm sido desenvolvidos para acelerar o processo de busca de soluções satisfatórias. Nesta Dissertação, métodos considerados estado-da-arte para problemas semelhantes encontrados na literatura são selecionados para serem exploradas oportunidades de melhoria. Com foco na simplicidade de implementação e eficiência de execução, diferentes métodos heurísticos são propostos. Experimentos extensivos são realizados para avaliar o desempenho. Os resultados mostram que as heurísticas propostas superam os métodos existentes em qualidade de solução e eficiência computacional.