A small improvement in manufacturing operations can reduce a significant amount in total production costs. Fort his reason, scheduling is an essantial tool at the present time. Parallel Greedy Algorithm (PGA), were operated on the rotution of flow shop schedulig problems. The for most advantige of PGA is having faster solution when it is appliedon test problems. PGA is applied in two phases auch as destroying and building. Control parameters are initial popülation, the number of sub-groups, the number of iteration, the methods of destroying and building. A new building method was used in the proposed algorithm. Building method is important in order to be able to chose the jobs cohorently and get the beter solutions.The studies cames on Herler (1960), Carlier (1978), Revees (1985) and Taillard (1989) were revieved and the problem sets were solved by proposed algorithm succesfully. The optimal solutions were obtained for a great deal of the problems. Furthermore when it is compared with recently performed studies by Dağ (2012) Multi Objective Ant Colony, Ancâu (2012), Constuctive Greedy Algorithm (CGA), and Stochastic Greedy Algorithm (SGA) the proposed algorithm gives beter solutions.

Üretim işlemlerinde bir işin çizelgelenmesinde yapılan küçük bir iyileştirme toplam maliyeti önemli ölçüde azaltabilir. Bu nedenle çizelgeleme günümüzde de önemli bir araçtır. Bu tezde Akış Tipi Çizelgeleme Problemlerinin çözümü Paralel Doyumsuz Algoritma (PDA) ile gerçekleştirilmiştir. Bu metodun en önemli avantajı örnek problemlere uygulandığında çok kısa sürede hızlı çözüm elde edebilmesidir. PDA, yıkım ve inşa aşamalarından oluşmaktadır. Başlangıç popülasyonu, alt grup sayısı, iterasyon sayısı, yıkım ve inşa yöntemleri kontrol parametreleridir. Önerilen algoritmada yeni bir inşa yöntemi kullanılmıştır. İnşa yöntemi işlerin birbirleriyle uyumlu seçilebilmesi ve daha iyi sonuçlar elde edilebilmesi için önemlidir. Literatürde yer alan 1960'ta Heller, 1978'de Carlier, 1985'te Revees ve1989'da Taillard'ın yaptığı çalışmalar incelenmiş ve önerilen algoritma ile yazarların verdikleri problem çözümleri değerlerinin birçoğunda optimal çözümüne ulaşılmıştır. Ayrıca yakın zamanda geliştirilen, 2012'de Ancâu tarafından önerilen Yapıcı Doyumsuz Algoritma (YDA), ve Stokastik Doyumsuz Algoritma (SDA) ve yine 2012'de Sündüz tarafından önerilen Çok Amaçlı Karınca Koloni Sistemi (ÇAKKS) çözümleri ile kıyaslandığında, daha iyi çözümler ortaya çıkmıştır.