In recent years, several meta-heuristics have been adopted for the solution of constrained optimization problems. One of these meta-heuristic that is becoming increasingly popular is the Particle Swarm Optimization - PSO. PSO is based on the metaphor of how some species share information and then use this information to move to the places where food is located. The population is formed by a group of individuals called particles representing possible solutions within a space multidimensional search. In this thesis, classical problems of constrained optimization where a PSO algorithm treats them as being unconstrained by introducing a method of adaptive penalty (Adaptive Penalty Method - APM) are analyzed. The APM adjusts the value of the penalty coeffcients of each constraint using the information collected from the population, such as the average of the objective function as well as the level of violation of each constraint. Several computational experiments are conducted to assess the performance the algorithm tests considering various problems found in the literature.Nos últimos anos, várias meta-heurísticas têm sido adotadas para a solução de problemas de otimização com restrições. Uma dessas meta-heurísticas que se torna cada vez mais popular é a Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). O PSO é baseado na metáfora de como algumas espécies compartilham informações e, em seguida, usam essas informações para mover-se até os locais onde os alimentos estão localizados. A população é formada por um conjunto de indivíduos denominado partículas que representa possíveis soluções dentro de um espaço de busca multidimensinal. Neste trabalho, são analisados problemas clássicos de otimização com restrições onde um algoritmo PSO os trata como sendo sem restrições através da introdução de um método de penalização adaptativa (Adaptive Penalty Method - APM). O APM adapta o valor dos coeficientes de penalização de cada restrição fazendo uso de informações coletadas da população, tais como a média da função objetivo e o nível de violação de cada restrição. Diversos experimentos computacionais são realizados visando avaliar o desempenho do algoritmo considerando vários problemas testes encontrados na literatura.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior