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Titulo METAHEURÍSTICA HÍBRIDA PARA O PROBLEMA DE CLUSTERIZAÇÃO AUTOMÁTICA Subtítulo Autor GISELE PAOLA LUCIOLI SILVA Orientador STENIO SA ROSARIO FURTADO SOARES Resumo A automação de serviços por meio de sistemas e a ampla capacidade de se armazenar dados atualmente gera um volume de informações cada vez maior. Este fato também desperta o interesse em extrair informações valiosas destes dados. Porém, no atual cenário, o que se verifica é um volume de dados que já extrapola a capacidade da mente humana de processar tanta informação, o que motiva o desenvolvimento de técnicas computacionais para extração destas informações e geração de conhecimento. Neste contexto, o Problema de Clusterização Automática - PCA - consiste em encontrar, automaticamente, agrupamentos de dados que se assemelham mutuamente. No presente trabalho, foi desenvolvida uma técnica para o problema da clusterização automática utilizando uma combinação das heurísticas ILS (Iterated Local Search) e VND (Variable Neighborhood Descent). A comparação ao dos resultados com algoritmos da literatura mostrou que a técnica proposta encontrou uma solução melhor ou igual em mais de 35% dos casos. Palavras-Chave Metaheurística, Clusterização, PCA, ILS, VND.