Os problemas de otimiza??o s?o comuns em diversas aplica??es de engenharia, como telecomunica??es, processamento paralelo, roteamento de ve?culos, controle de tr?fego, eletromagnetismo, constru??o civil e muitas outras. A otimiza??o ? um processo que visa encontrar a melhor solu??o para determinado problema. Existem v?rios algoritmos que podem ser utilizados para resolver problemas de otimiza??o e muitos s?o classificados como m?todos meta-heur?sticos. No entanto, muitas meta-heur?sticas enfrentam um problema chamado converg?ncia prematura. Para lidar com esse problema, v?rias abordagens j? foram apresentadas.Este livro apresenta uma nova abordagem baseada em um conceito conhecido como serendipidade, que pode ser usada na ?rea das meta-heur?sticas. Para validar a viabilidade da adequa??o do conceito ao contexto meta-heur?stico, uma variante chamada Serendipity-Based Particle Swarm Optimization (SBPSO) foi implementada considerando duas dimens?es da serendipidade: acaso e sagacidade. Para avaliar a proposta apresentada, dois conjuntos de experimentos computacionais foram realizados. No primeiro, quatro fun??es de refer?ncia foram usadas para comparar SBPSO com a Otimiza??o por Enxame de Part?culas (PSO ? Particle Swarm Optimization) e algumas variantes da literatura. No segundo conjunto, outras doze fun??es foram utilizadas, por?m em alta dimensionalidade. Em todos os experimentos, os resultados da SBPSO se mostraram promissores e apresentaram um bom comportamento de converg?ncia.