Neste trabalho, estudamos, implementamos e testamos um Algoritmo Genético (AG) com crossover uniforme em um problema de programação não-linear inteiro, definido em restrições do tipo “caixas” e que não é separável. Problemas desta natureza, especialmente aqueles que tem um número elevado de otimizadores locais, desafiam matemáticos, engenheiros e pesquisadores da área. Os solvers de programação não-linear, quando aplicados nestes problemas, dificilmente retornam a solução ótima do problema. Tais soluções, dependem demasiadamente do ponto inicial do algoritmo exato. Dessa forma, o trabalho propõe um AG que resolve estes problemas, no senso de que, em um razoável tempo de computação, retorna uma solução factível ao problema de boa qualidade. Entre as peculiaridades deste AG, está na forma em que seu crossover é realizado, permitindo recombinar um número pré-determinado de filhos por cada cruzamento. Esta escolha é o usuário quem define. Além disso, desenvolvemos uma heurística construtiva para este tipo de problema e um operador de migração foi acoplado ao método. Experimentos computacionais comprovaram que o AG desenvolvido, juntamente com este conjunto de operadores, foi capaz de deixá-lo eficaz nestes problemas multimodais, permitindo a obtenção de soluções de boa qualidade.