Este trabalho introduz um novo conceito de otimização da programação global da produção em refinarias de petróleo, empregando algoritmos genéticos e co-evolução cooperativa, que é capaz de lidar com as restrições do problema e gerar apenas soluções viáveis. São apresentados um sistema protótipo e o estudo de caso, que emprega uma refinaria simples que envolve todos os tipos de equipamentos, atividades e restrições presentes em uma refinaria real. As restrições existentes são tanto as de precedência, quanto às operacionais inerentes ao problema e à planta escolhida. Os testes demonstraram a capacidade dos modelos desenvolvidos em gerar soluções viáveis, sem a necessidade de heurísticas de correção, e os resultados obtidos foram comparados com os de um processo de busca aleatória. Foram criados vários cenários de teste com demandas, restrições e tamanhos diferentes. Os resultados obtidos foram sempre superiores aos obtidos pela busca aleatória, indicando que o modelo de otimização desenvolvido se constitui numa alternativa promissora para a construção de ferramentas de apoio à decisão na programação global de uma refinaria.