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Nesse trabalho apresentamos alguns algoritmos adaptativos do Método do Resíduo Mínimo Generalizado (GMRES) [10], um método iterativo para resolver sistemas de equações lineares com matrizes não simétricas e esparsas, o qual baseiase nos métodos de projeção ortogonal sobre um subespaço de Krylov. O GMRES apresenta uma versão reinicializada, denotada por GMRES(m), também proposta em [10], com o intuito de permitir a utilização do método para resolver sistemas de equações lineares cuja matriz dos coeficientes apresenta uma grande dimensão. No entanto, escolher um valor apropriado, m, para a dimensão da base do subsespaço de Krylov é bastante difícil. Dessa forma, nesse trabalho, acrescentamos ao GMRES(m) e algumas de suas variantes um critério que tem por objetivo escolher, ao longo das iterações, um m tal que se obtenha a convergência do método, possivelmente de forma mais rápida. Aproximadamente duas centenas de testes foram realizados utilizando as matrizes da coleção Harwell-Boeing, que foram utilizados para mostrar o comportamento dos algoritmos adaptativos. Foram obtidos resultados muito bons conforme apresentaremos nesse trabalho.