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Em linhas gerais, otimizar significa planejar ou desenvolver com maior eficieˆncia. Apo´s a formulac¸a˜o do modelo, um me´todo de otimizac¸a˜o e´ utilizado para obter a soluc¸a˜o do problema. Pode-se dividir os me´todos de otimizac¸a˜o entre os que dependem ou na˜o do conhecimento de derivadas. Os me´todos de otimizac¸a˜o que na˜o dependem do uso das derivadas geralmente utilizam apenas informac¸o˜es da func¸a˜o a ser otimizada, que pode ser descont´ınua e multimodal. A maior vantagem destes me´todos e´ o enorme potencial pra´tico devido a` crescente necessidade de resolver problemas de otimizac¸a˜o definidos por func¸o˜es para as quais na˜o existem derivadas ou estas sa˜o dispon´ıveis a um custo computacional muito elevado. Nos me´todos de otimizac¸a˜o que dependem do uso das derivadas o modelo e´ completamente conhecido e sa˜o para func¸o˜es cont´ınuas, convexas e semi modais. Neste trabalho, sera˜o apresentados dois me´todos de otimizac¸a˜o: o Me´todo das Coordenadas C´ıclicas, que na˜o depende de derivadas pois utiliza a direc¸a˜o dos eixos coordenados como direc¸o˜es de busca e o Me´todo de Newton cuja direc¸a˜o de busca utiliza as derivadas da func¸a˜o a ser otimizada. Em seguida, um problema de modelagem matema´tica sera´ resolvido por ambos os me´todos e os resultados obtidos sera˜o analisados.