The application of transmission line surge arresters (TLSAs) is one of the main approaches found to boost the performance of overhead transmission lines (OHTLs) against atmospheric discharges. Thus, this work proposes a methodology for the optimal placement of TLSAs in OHTLs based on the combination of an optimization algorithm -inspired by General Variable Neighbourhood Search and Genetic Algorithm -and the ATP (Alternative Transient Program). The line performance estimation is made considering the little cited transfer effect of the atmospheric surge due to arresters operation. At the end, in order to analyze the functioning of the proposed procedure, experiments are carried out to optimize the positioning of TLSAs in two OHTLs. It may be inferred from the results that directing search considering the lightning surge transfer effect and favoring the positioning of TLSAs in the lowest phase(s) can reduce the amount of arresters necessary to satisfy the performance constraints, or at least diminish the application computational cost. Resumo: A instalação de para-raios é uma das principais abordagens encontradas para melhorar o desempenho de linhas de transmissão (LTs) frente às descargas atmosféricas. Assim sendo, este trabalho propõe um modelo para otimizar a alocação de para-raios em LTs baseado na junção entre um algoritmo de otimização inspirado na meta-heurística busca em vizinhança variável geral e no algoritmo genético com o software ATP. A estimativa de desempenho da linha é feita tendo em conta o pouco citado efeito de transferência do surto atmosférico devido à operação dos para-raios. Com o objetivo de verificar o funcionamento da metodologia são realizados experimentos que otimizam o posicionamento de para-raios em duas LTs. Infere-se dos resultados que o direcionamento da busca considerando o efeito de transferência de surto e o favorecimento à alocação de para-raios nas fases mais baixas pode reduzir a quantidade de para-raios necessária para se atender aos limites de desempenho, ou ao menos reduzir o custo computacional da aplicação.