[pt] Problemas de multifluxos surgem como modelos básicos no contexto de várias aplicações de fluxos em redes, tais como redes de telecomunicações, redes de transporte e logística. Em tais aplicações, os fluxos que atravessam a rede compartilham simultaneamente os mesmos recursos disponíveis e são definidos por suas próprias restrições. A cada uma das arestas ligando os pontos da rede está associado um custo, fixo ou proporcional à sua utilização. Este trabalho trata problemas de projeto de redes multifluxos, em que os custos estão associados às capacidades instaladas nas arestas. Particularmente, será estudado o caso em que a função de custo nas arestas possui o comportamento de uma função escada crescente e descontínua, para o qual métodos exatos de resolução são ineficientes. Métodos heurísticos são propostos para a resolução aproximada do problema e sintetizados em um algoritmo de multi-partida com memória adaptativa. Um mecanismo de intensificação, conhecido na literatura como construção de vocabulário, é também explorado e aplicado. Finalmente, experimentos computacionais são realizados e o método de resolução proposto é analisado quanto aos seus resultados e os resultados obtidos pelo método de resolução proposto são analisados. O método obtém as melhores soluções conhecidas para algumas instâncias da literatura. / [en] Multicommodity flow problems arise widely as basic models in the context of network flows applications such as telecommunication networks, transportation problems, and logistic. In these applicatons, the flows that cross the networks share the same avaiable resources simultaneously and are defined by their own constraints. Each edge connecting two nodes in the network has an associated cost that is either fixed or proportional to its use. This work focuses on a network design problem in which the cost are associated with the capacities installed in the edges. Particularly, the network design problem studied has discrete and step increasing cost functions on the edges, for which exact methods are inefficient. Heuristics are proposed for the approximate memory algorithm. An intensification mechanism, known in the literature as vocabulary building, is also explored and applied. Finally, computational experiments are performed and the results obtained with the proposed solution method are evaluated. The method obtains the best known solutions for some instances in the literature.