Orientador: Prof. Dr. Sergio ScheerDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Construção Civil. Defesa : Curitiba, 23/04/2019Inclui referências: p.93-98Resumo: O presente trabalho tem como foco a aplicação de um procedimento metaheurístico, representado pelo Algoritmo Genético, na busca de melhores alternativas de organização das atividades de obras de conjuntos habitacionais. Desse modo, o algoritmo é implementado de forma a buscar soluções para o Problema de Programação de Projetos com Restrições de Recursos (Resource-Constrained Project Scheduling Problem - RCPSP). A modelagem do problema é adaptada ao tipo de projeto em questão, onde é realizada a definição das relações entre as atividades de construção de uma unidade habitacional, por meio de um gráfico no tipo atividadeno- nó, e em seguida é utilizado o método da Linha de Balanceamento para determinar as datas de início e fim para todas as outras atividades repetitivas do empreendimento. Duas variações do Algoritmo Genético são implementadas, uma utilizando a técnica de seleção por Elitismo (GA) e outra utilizando uma técnica de hibridização com o algoritmo Simulated Annealing (GASA). Como forma de testar a eficiência dos algoritmos, são realizados ainda numerosos experimentos com instâncias da PSPLIB, uma base de dados para benchmark específica para o RCPSP, disponível online. Por fim, como forma de visualizar os cronogramas obtidos na fase de otimização, é realizada a simulação 4D, no software Autodesk Navisworks, do cronograma de um projeto de conjunto habitacional, gerado por meio do procedimento meta-heurístico implementado. A fase de simulação permite visualizar a construtibilidade do projeto, confirmar se o cronograma gerado segue uma boa lógica construtiva, assim como dá suporte à tomada de decisão sobre as melhores formas de execução das obras. Palavras-chave: Pesquisa Operacional. Planejamento. Tomada de decisão. Metaheurística. Simulação 4D.Abstract: The present work focuses on the application of a metaheuristic procedure, represented by a Genetic Algorithm, in the search of better alternatives for the organization of activities in the construction of housing complexes. Therefore, the algorithm is implemented in order to solve the Resource-Constrained Project Scheduling Problem - RCPSP. The problem modeling is adapted to the type of project in question, where, at first, the activity network of a single housing unit is defined through an activity-on-the-node graph and afterwards the Line of Balance method is used in order to determine the start and finish dates of all the other repetitive activities of the project. Two variations of the Genetic Algorithm are implemented. The first, called GA, uses the Elitism selection technique, while the other, called GASA, uses a hybrid approach with the Simulated Annealing algorithm. In order to test the efficiency of the algorithms, numerous experiments are performed with project instances from the PSPLIB, a specific benchmark database for the RCPSP, available online. Finally, in order to better visualize the schedules obtained in the optimization phase, a 4D simulation of a schedule for the execution of a housing complex, generated with the metaheuristic procedure, is performed with the software Autodesk Navisworks. The simulation phase allows the visualization of the projects constructability, makes it possible to confirm if the algorithm-generated schedule follow a logical sequence, as well as it supports the decision-making about the best execution alternatives. Key-words: Operations Research. Planning. Decision-Making. Metaheuristics. 4D Simulation