A calibraÃÃo à um passo importante na modelagem da rede hÃdrica,atravÃs desta à possÃvel conhecer o comportamento de caracterÃsticas fÃsicas da rede de grande importÃncia na tomada de decisÃo. Este trabalho consiste em utilizar o mÃtodo transiente inverso aplicado como algoritmo genÃrico, para calibraÃÃo das rugosidades das tubulaÃÃes de uma rede de distribuiÃÃo da Ãgua por meio de simulaÃÃes a partir da variaÃÃo de parÃmetros como: mutaÃÃo, nÃmero de cromossomos, nÃmero de geraÃÃes quantidade de nÃs medidos, tempo do transiente e tipo de variaÃÃo da demanda(brusca e suave). As simulaÃÃes foram divididas em casos, ande cada soluÃÃo encontrada pelo modelo computacional foi avaliada por uma funÃÃo objetiva, baseada na diferenÃa quadrÃtica entre resultados observados e calculados para as cargas transientes no(s) nÃ(s) monitorados. As anÃlises da situaÃÃes encontradas demonstram como mÃtodo inverso, o algoritmo genÃrico e a escolha d seus parÃmetros influenciam o resultado final. Por meio dos casos,observou-se que a rede estudada, nÃo adianta simplesmente aumentar isoladamente os valores dos parÃmetros do algoritmo genÃrico no intuito de melhora a eficiÃncia do mÃtodo. Como se trata de um mÃtodo inverso, uma combinaÃÃo especifica de rugosidades foi gerada a partir da medida das soluÃÃes obtidas, sob os mesmos parÃmetros, em dez aplicaÃÃes sucessivas do algoritmo genÃrico (sementes). Os resultados apresentados para as cargas hidrÃulicas no(s) nÃ(s), monitorados(s) foram bem prÃximas das cargas consideradas reais(observadas), tendo em trechos das tubulaÃÃes valores para rugosidade bem prÃximo dos considerados reais. A eficiÃncia dos resultados encontrados foi medida por meio do erro MÃdio Relativo, ou seja, da mÃdia dos erros relativos entre as rugosidades reais (observadas) e estimadas (calculadas) de tubo. O melhor resultado de EMR encontrado foi 18,9% onde observou-se um menor erro relativo (1%) para o tubo 2, e um maior erro relativo (59,1%) detectado no tubo 10 / An important step in the modelling of hydraulic networks, calibration makes it possible to predict the behavior of physical parameters essential to decision-making. The present study used inverse transient analysis with a genetic algorithm to calibrate pipe roughness in a water distribution network with simulations based on variable parameters such as mutation, number of chromosomes, number of generations, number of nodes, transient time and type of demand variation (abrupt or smooth). Simulations were divided into cases, and each solution given by the computer model was evaluated by an objective function, based on the squared difference between estimated and actual results for the transient loads in the monitored node(s). An analysis of the solutions given by the model shows how the inverse method, the genetic algorithm and the choice of parameters influenced final results. A study of the cases revealed that for the network under study the efficiency of the method could not be improved by increasing isolated parameters of the genetic algorithm alone. In accordance with the inverse method employed, a set of roughness values was created by averaging the solutions found for the same parameters in ten successive runs of the genetic algorithm (seeds). The estimated hydraulic loads in the monitored node(s) were close to the actual loads, with calculated roughness values very similar to actual roughness values in some of the pipe sections. The efficiency of the method was evaluated by mean relative error (MRE) testing (comparing the mean relative errors of estimated and actual roughness values for each pipe). The best MRE result was 18.9%. The smallest relative error (1%) was observed in pipe 2, the biggest (59.1%) in pipe 10