O problema de Roteamento de Veículos com restrição de capacidade (CVRP) é um dos problemas mais estudados em Otimização Combinatória. Sendo uma generalização imediata do conhecido problema do Caixeiro Viajante, o CVRP tem atraído a atenção dos pesquisadores mais proeminentes da área desde os anos 60. Um dos algoritmos mais importantes para a sua resolução foi proposto no início dos anos 80 quando um algoritmo utilizando uma relaxação Lagrangeana particularmente adequada provou ser bastante superior aos algoritmos contemporâneos. Este algoritmo sugeriu a utilização de técnicas de geração de colunas que, nos anos seguintes até o início dos anos 90, assumiram o rótulo de melhor algoritmo para o CVRP. Finalmente, em meados dos anos 90, algoritmos de planos de corte apresentaram resultados que convenceram a comunidade de que esta deveria ser a abordagem para resolver os problemas mais difíceis de CVRP. Esta dissertação apresenta uma revisão deste algoritmos anteriores e propõe um formulação que permite reunir o melhor deles. O algortimo resultante, que pode ser rotulado como de branch-and-cut-and-price, trabalha com um número exponencial de variáveis e restrições que definem um espaço relaxado de soluções que corresponde à interseção dos espaços de solução relaxados utilizados pelos algoritmos anteriores. Esta dissertação também descreve um implementação especial do algoritmo de programação dinâmica para resolução do problema de geração de colunas. Estratégias para fazer um branching robusto também são discutidas. Tudo isso permite construir um algoritmo que é capaz de ter uma boa performance quando aplicado a diferentes classes de instâncias. A experiência computacional mostrou que a abordagem proposta obtém limites inferiores consistentemente melhores que os dos algoritmos anteriores. Mais ainda, permite resolver em tempo hábil diferentes tipos de instâncias de até 135 vértices, incluindo 18 que foram resolvidas pela primeira vez.