O trabalho aqui desenvolvido utiliza o planejamento de experimentos (DOE) para analisar a significância dos principais parâmetros de um algoritmo genético clássico (AG), na otimização de um modelo de simulação a eventos discretos. Serão analisados os principais parâmetros de um AG: o tamanho da população, o número de gerações, a taxa de crossover e a taxa de mutação. Os parâmetros serão analisados quanto a sua influência na qualidade da solução apresentada pelo algoritmo e no tempo necessário para convergência. Um método de pesquisa voltado à utilização do DOE foi utilizado na condução da experimentação. Pôde-se constatar que os parâmetros tamanho de população e número de gerações são os parâmetros mais significativos dentre os parâmetros investigados, influenciando diretamente na qualidade da solução obtida e no tempo para a convergência do algoritmo. As taxas de crossover e mutação, não foram significativas em nenhum dos experimentos. Com a análise conduzida pode-se auxiliar na definição dos parâmetros de um AG, ou até mesmo, na elaboração de estratégias adaptativas.
