Em um mundo altamente urbanizado, o transporte público parece ter um papel mais importante do que nunca, uma vez que contribui para cidades mais sustentáveis e acessíveis. Com o objetivo de contribuir com o planejamento de sistemas de transporte mais eficientes, propomos um modelo de programação linear inteira pra projetar linhas de transporte público com rotas que apresentem atendimento ótimo de demanda de usuários, dado um limite de orçamento para construir a infraestrutura necessária. Diversas instâncias foram geradas, e um solver comercial reconhecido e um algoritmo genético, o BRKGA-MP-IPR (uma adaptação da metaheurística Biased Random-key Genetic Algorithm), foram utilizados para buscar soluções para o problema em estudo. Os resultados para ambas as abordagens são apresentados, analizados e comparados neste trabalho. Foi possível concluir que, enquanto o modelo exato obteve soluções ótimas para instâncias menores, ele não se demonstrou competitivo para instâncias maiores. Em contrapartida, o BRKGA conseguiu obter boas soluções para as instâncias maiores, tornando-o uma alternativa interessante para tratar cenários reais.