Neste trabalho apresentam-se duas metaheurísticas evolutivas eficientes para abordar o problema de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia de maneira mono-objetiva e multiobjetiva, sendo elas: Algoritmo Genético com procedimento de factibilização e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II com procedimento de factibilização e de diversificação, respectivamente. Os algoritmos foram aplicados visando otimizar dois objetivos de enorme importância para o setor de distribuição de energia: minimização da perda técnica de potência ativa e a minimização do desbalanceamento entre alimentadores. No estudo mono-objetivo, o algoritmo genético foi aplicado primeiramente para otimização das perdas e logo após para a redução do desbalanceamento. Foram abordados três objetivos como foco da minimização do desbalanceamento: balanceamento por carga, por fluxo e por impedância. Foram realizadas análises e comparações para cada objetivo, com o intuito de determinar a melhor forma de balancear sistemas de distribuição. No estudo multiobjetivo, o NSGA-II foi aplicado visando a otimização da perda de potência e do desbalanceamento de melhor desempenho encontrado pelo AG. O desempenho das configurações balanceadas foi medido a partir de um índice de balanceamento proposto nesta pesquisa, que leva em consideração todos os objetivos de balanceamentos abordados do trabalho, assim como o valor da perda de potência. Os testes foram realizados nos sistemas de 16, 84 e 136 barras, tais sistemas são bem conhecidos e já foram utilizados em diversos trabalhos relacionados à reconfiguração de redes de distribuição.