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Nesse trabalho nós usamos o negativo do q-gradiente da função objetivo uma generalização do vetor gradiente clássico baseado na derivada de Jackson como direção de busca em problemas de otimização contínua e irrestrita. Nós aplicamos o método do q-gradiente na função teste multimodal Rastrigin para 20 dimensões. Nossos resultados são melhores do que os obtidos dos Algoritmos Genéticos G3-PCX, SPC-vSBX e SPC-PCX.