A Bimasco é uma arquitetura de multiagentes autômonos e cooperativos para a solução de problemas de otimização, seja combinatória ou não. Nela, cada metaheurística é encapsulada em um agente autônomo que interage com outros agentes de forma indireta. O presente trabalho visa modelar e implementar um conjunto de metaheurísticas generalizadas, desacoplando-as do problema a ser solucionado e das representações adotadas para as soluções dos mesmos. Assim, foram implementadas: heurísticas construtivas Gulosa e Randômica, heurísticas de refinamento Melhor Vizinho, Primeira de Melhora e Randômica; e as metaheurísticas: Algoritmos Genéticos, GRASP, ILS, VNS e Recozimento Simulado. Ademais, foram implementados alguns problemas clássicos da área, tanto de otimização combinatória (e.g., Problema da Diversidade Máxima e Problema da Partição de Números) quanto não-combinatórios ( e.g., Função Beale e Função Rastrigin). As representações das soluções destes problemas podem ser binária, inteira ou real. Foram realizados diversos experimentos computacionais com a finalidade de validar as metaheurísticas e de verificar que a arquitetura Bimasco proporciona ao usuário inserir novas metaheurísticas e novos problemas, com um mínimo de impacto na arquitetura. Os resultados confirmam o correto funcionamento da arquitetura, bem como a autonomia dos agentes e sua colaboração indireta – i.e., sem requerer protocolos de comunicação e sem estabelecer relação de causalidade de uma agente com outro.