OBJETIVO: O trabalho busca a resolução de problemas combinatoriais de otimização por meio de um modelo híbrido que uma as técnicas de resolução de problemas MILP (Mixed Integer Linear Programming) e CLP (Constraint Logic Programming). A integração dos modelos de base de MILP e CLP ocorre por meio da paralelização da execução de ambos, buscando melhorias na carga computacional. MÉTODOS: Utilizou-se como base de estudo um problema de scheduling dutoviário, que foi modelado anteriormente em MILP e em CLP. A partir da análise dessas modelagens, percebeu-se que os modelos poderiam ser hibridizados para obter melhores resultados de desempenho computacional. Foram inicialmente implementados modelos híbridos sem paralelização e iniciou-se, na sequência, o desenvolvimento do modelo com paralelização de execução, utilizando-se as técnicas de compartilhamento de memória e uso de threads de execução. A implementação da abordagem híbrida foi desenvolvida em ambiente C++, utilizando-se a IDE Visual Studio e as APIs contidas na ferramenta IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. RESULTADOS: O modelo híbrido proposto, assim como uma proposta alternativa CLP-LP, onde LP é a relaxação linear do modelo MILP (LP – Linear Relaxation) foram implementados. A abordagem CLP-LP obteve resultados superiores à abordagem de base CLP, mas não superou a abordagem de base MILP. As técnicas de paralelização utilizadas ainda não apresentaram melhores resultados computacionais com relação ao modelo sem paralelização. CONCLUSÕES: O trabalho deve ser continuado buscando-se melhorias nos modelos implementados e possíveis alternativas a eles.