A atual complexidade dos sistemas produtivos ou de serviços nas organizações gera uma necessidade por ferramentas de TI sobre a administração e manufatura de processos. A utilização de softwares administrativos e simuladores, por exemplo, é imprescindível e, se utilizados de maneira adequada, podem facilitar a gestão e até trazer melhorias aos sistemas. Dito isto, neste trabalho busca-se apresentar um algoritmo desenvolvido para análise paramétrica automática de um modelo organizacional. O algoritmo tem como objetivo definir, através de meta-heurísticas, configurações ideais de recursos para este modelo de forma a, por exemplo, diminuir filas no processo. A seguir define-se algumas palavras-chave deste trabalho. O termo análise paramétrica refere-se a atividade de executar um modelo (de simulação) várias vezes com um conjunto diferente de parâmetros de entrada para cada execução, e em seguida, comparar as medidas de desempenho resultantes. O objetivo é entender o impacto das mudanças de parâmetros sobre o comportamento do sistema, muitas vezes no processo de buscar a configuração ideal no que diz respeito a uma ou mais medidas de desempenho ou uma combinação destas. As meta-heurística são métodos computacionais utilizados para resolver, de forma genérica, problemas de otimização (normalmente da área de otimização combinatória). Utilizam combinação de escolhas aleatórias e conhecimento histórico dos resultados anteriores adquiridos pelo método para se guiarem no espaço de pesquisa. As meta-heurísticas utilizadas no algoritmo MEP são Algoritmos Genéticos e Método Enxame de Partículas. Sobre a pesquisa desenvolvida, esta caracteriza-se como exploratória, pois, segundo os autores Sampieri et al. (1991), ela pode ser utilizada quando o pesquisador busca familiarizar-se e aprofundar a compreensão de um problema de pesquisa. Também pode ser utilizado este tipo de pesquisa para ajudar no desenvolvimento ou na criação de hipóteses explicativas de fatos a serem verificados em uma pesquisa causal. O algoritmo MEP foi aplicado a um modelo de centro cirÚrgico para dimensionar recursos (sala de cirurgia, enfermeiro, equipe de limpeza, entre outros) de forma a diminuir filas de espera por cirurgia. Os resultados obtidos foram os esperados; tem-se uma otimização do modelo, com redução no maior tempo de espera registrada entre os pacientes sem deixar recursos ociosos. Este resultado poderia ter sido alcançado com o dimensionamento manual dos recursos, mas destaca-se que ele foi feito de forma automática. Assim, demonstra-se o potencial desta ferramenta na análise paramétrica. Conclui-se, portanto, que o algoritmo pode trazer benefício à gestão, não como uma ferramenta de decisão final, mas sim como uma sugestão para início do dimensionamento de recursos ou como a confirmação para a decisão já tomada. Salienta-se também que o ambiente hospitalar é apenas um contexto para este trabalho, visto que o algoritmo MEP pode trabalhar com qualquer modelo de simulação e analisar diferentes respostas ou combinações destas na forma de equações.