En este documento, presentamos un algoritmo de tres etapas para encontrar soluciones numéricas a problemas de control óptimo. El algoritmo primero realiza una búsqueda exhaustiva a través de un conjunto discreto de soluciones ampliamente dispersas que son representativas de grandes subregiones del espacio de búsqueda; luego, utiliza los resultados de la búsqueda para inicializar un proceso de Monte Carlo que busca de manera cuasi-aleatoria la mejor solución; finalmente, utiliza una iteración de tipo Newton para converger hacia una solución que cumple con las condiciones matemáticas de optimalidad local.