Meta-heurísticas (MH) e heurísticas (H) apresentam um elevado grau de sucesso na solução de problemas de otimização. Um fator que pode influenciar a qualidade da otimização é a definição dos valores dos parâmetros do otimizador sendo considerado. A abordagem proposta neste trabalho, denominada PG-tuner, é baseada na MH denominada programação genética (PG) e realiza uma busca no espaço dos parâmetros de uma MH (Iterated Local Search) de forma a otimizar o desempenho desta na solução de um determinado problema base (flowshop). Para isso, o PG-tuner trata cada possível configuração do ILS como um indivíduo cuja estrutura em árvore respeita a hierarquia dos parâmetros considerados. O conjunto de configurações tem tamanho fixo e evolui por G gerações. O fitness de cada configuração do ILS é computado com base no seu desempenho médio para uma instância do flowshop. Os resultados mostraram que a proposta é comparável a técnicas do estado da arte como o Irace.