Neste trabalho, será investigado a eficiência do algoritmo genético para otimizar as soluções para o Problema da Árvore de Steiner em Grafos (STPG), sendo aplicado o operador de Cruzamento de Partição Generalizado (GPX), para caminhar entre os mínimos locais, buscando analisar a eficiência, qualidade e tempo de execução do operador comparado a outros algoritmos de otimização do problema. Em geral, o operador de cruzamento de partição generalizado tem como princípio aproveitar as melhores partes de duas soluções, garantindo sempre que a melhor solução gerada seja sempre melhor ou que mantenha o custo das soluções iniciais, sem aumentar a complexidade computacional do operador.  Os dados e as análises mostraram que o GPX traz melhorias para as soluções do STPG, mas acima disso mostraram que o modelo é funcional,  portanto, é possível reutilizá-lo para outros problemas de otimização combinatória em grafos, com outros tipos de restrições apenas alterando algumas estruturas do algoritmo.