Üretimde kaynakların verimli kullanımı için işlerin en iyi şekilde çizelgelenmesi gerekmektedir. Gerçek hayatta çok sayıda uygulaması bulunan permütasyon akış tipi çizelgeleme problemi (PATÇP) yarım asırdan uzun süredir araştırmacıların ilgisini çekmektedir. El Bombası Patlatma Metodu (EBPM) Ahrari ve arkadaşları tarafından el bombalarının patlamalarından esinlenerek geliştirilmiş evrimsel bir algoritmadır. Bu çalışmada EBPM, permütasyon akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü için uyarlanmıştır. Daha sonra metodu diğer metasezgisellerden ayıran özellik olan ajan bölgesi yarıçapının metot performansına etkisi araştırılmış ve metodun maksimum tamamlanma zamanı performans ölçütüne göre Taillard tarafından geliştirilmiş olan test problemleri üzerindeki performansları incelenmiştir. Sonuç olarak EBPM’nin makul sürelerde kabul edilebilir sonuçlara ulaşabildiği ve PATÇP’lerin çözümünde kullanılabileceği görülmüştür. For the efficient use of resources in production, the studies should be scheduled in the best way. The permutation flowshop scheduling problem (PFSP), which has many applications in real life, has been attracting the attention of researchers for more than half a century. Grenade Explosion Method (GEM) is an evolutionary algorithm proposed by Ahrari et al., inspired by the explosions of grenades. In this study, GEM was adapted to solve permutation flowshop scheduling problems. Then, the effect of the radius of the agent region, which distinguishes the method from other metaheuristics, on the method performance was analysed and its performance on the test problems presented by Taillard was examined regards the makespan criterion. Finally, it has been observed that GEM can reach acceptable results in reasonable time and can be used to solve these problems.