The greedy randomized adaptive search procedure (also known as GRASP) is a metaheuristic algorithm commonly applied to combinatorial optimization problems. GRASP typically consists of iterations made up from successive constructions of a greedy randomized solution and subsequent iterative improvements of it through a local search. The greedy randomized solutions are generated by adding elements to the problem's solution set from a list of elements ranked by a greedy function according to the quality of the solution they will achieve. To obtain variability in the candidate set of greedy solutions, well-ranked candidate elements are often placed in a restricted candidate list (also known as RCL), and chosen at random when building up the solution. This kind of greedy randomized construction method is also known as a semi-greedy heuristic, first described in Hart and Shogan (1987).

A metaheurística GRASP (greedy randomized adaptive search procedure) é um algoritmo comumente aplicado a problemas de otimização combinatória. GRASP tipicamente consiste de realizar dois passos básicos: (i) criar uma solução incial, (ii) e depois efetuar uma busca local para melhorar a qualidade da solução. Estes passos, podem ser vistos em psedocódigo:
Enquanto (condição de parada não for satisfeita), faça solução = crie randomicamente uma solução de forma construtiva(); solução = busca local(solução); se solução é a melhor solução até então conhecida então grave(solução); fim se Fim Enquanto