Este conjunto de dados reúne os dados computacionais, resultados numéricos e códigos-fonte associados à tese de doutorado “Algoritmo Evolutivo para Otimização Dimensional de Treliças Auxiliado por Aprendizado por Reforço”. Os dados foram gerados a partir de simulações numéricas de problemas de otimização dimensional de treliças sob restrições de tensão, combinando o método Bidirectional Evolutionary Structural Optimization (BESO) com técnicas de aprendizado por reforço baseadas em Double Deep Q-Networks (Double DQN). Os materiais disponibilizados permitem a reprodutibilidade dos experimentos numéricos e podem ser reutilizados em estudos comparativos, validação metodológica e pesquisas futuras nas áreas de otimização estrutural e aprendizado de máquina aplicado à engenharia.