Este estudio considera problemas de aceptación de pedidos y programación en máquinas paralelas no relacionadas con varias restricciones prácticas, incluidos los tiempos de liberación de pedidos, los tiempos de configuración dependientes de la secuencia, los tiempos de preparación desiguales de las máquinas y el mantenimiento preventivo. En un entorno de producción bajo pedido, los problemas con la aceptación de pedidos y la programación son causados principalmente por la capacidad de producción limitada de una fábrica, lo que hace imposible aceptar todos los pedidos. En consecuencia, algunos pedidos deben ser rechazados para maximizar las ganancias y los pedidos aceptados deben completarse para la fecha de vencimiento o a más tardar en la fecha límite. Se propone una metaheurística basada en poblaciones iteradas para resolver los problemas. El algoritmo comienza con un generador de soluciones iniciales eficiente para generar una solución inicial, y luego utiliza el procedimiento de destrucción y construcción para generar una población con múltiples soluciones. Luego, se selecciona una solución de la población, y se aplica un algoritmo de búsqueda de descenso de vecindario variable con varias nuevas estructuras de vecindario de tamaño reducido para mejorar la solución seleccionada. Después de completar la búsqueda local, se ideó un método para actualizar los miembros de la población para mejorar su diversidad. Finalmente, la metaheurística permite que las poblaciones evolucionen durante varias generaciones hasta que se cumpla la condición de terminación. Para evaluar el rendimiento de la metaheurística propuesta, se examinan y comparan una regla heurística y un algoritmo de búsqueda local iterada. Los resultados experimentales computacionales indican que la metaheurística presentada supera a las demás heurísticas.