A inserção de uma carga útil em órbita é uma atividade bastante complexa, em grande medida devido às dificuldades e aos altos custos envolvidos no desenvolvimento e operação de veículos lançadores. A tecnologia atual permite que apenas uma pequena fração da massa total de um lançador, usualmente entre 1% e 4%, seja aproveitada como carga útil. Para atingir esse desempenho, é imprescindível que tanto o projeto do veículo quanto cada lançamento sejam realizados de forma a aproveitar ao máximo a energia embarcada no veículo. Durante a fase de projeto, uma das principais atividades que influenciam no desempenho de um veículo lançador corresponde à definição do estagiamento, ou seja, a determinação do número de estágios e da distribuição de massa estrutural e de propelente entre eles. Já durante a fase de operação, a maior influência sobre o desempenho do veículo é devida à trajetória percorrida desde o lançamento até o ponto de inserção em órbita. Este trabalho investiga os problemas de otimização de estagiamento e de trajetória de veículos lançadores, dois problemas complexos pertencentes à classe de problemas de controle ótimo. A abordagem utiliza os chamados métodos diretos, onde o problema de controle ótimo original é transformado em um problema de programação não linear. Duas metodologias para a transformação são utilizadas e comparadas: transcrição pelo método de múltiplos tiros e transcrição pelo método de colocação de Hermite-Simpson. Para a resolução do problema de programação não linear, propõe-se uma extensão do algoritmo do gradiente conjugado com restauração para minimização de funções. Uma ferramenta computacional para a resolução dos problemas de otimização de estagiamento e de trajetória de veículos lançadores é implementada e utilizada em casos testes do Veículo Lançador de Microssatélites brasileiro (VLM-1), em problemas com complexidade crescente. Os resultados obtidos mostram boa concordância com aqueles oriundos de ferramenta comercial de otimização, demonstrando a adequação dos métodos propostos e da implementação computacional do algoritmo de otimização.