Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2018-06-07T16:27:53Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Filipe Santana Moreira do Desterro.PDF: 3379721 bytes, checksum: adf3227c935769d0deee6186bbb0daf6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-07T16:27:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Filipe Santana Moreira do Desterro.PDF: 3379721 bytes, checksum: adf3227c935769d0deee6186bbb0daf6 (MD5) Previous issue date: 2018-03 / Recentemente, o uso de dispositivos móveis foi proposto para a medição da avaliação da dose durante acidentes nucleares. A ideia é apoiar equipes de campo, fornecendo uma estimativa aproximada do mapa de distribuição de dose na proximidade da usina de energia nuclear (UEN), sem a necessidade de se conectar aos sistemas da UEN. A fim de fornecer essa execução autônoma, um conjunto de redes neurais artificiais (RNA) é proposto em substituição aos tradicionais sistemas de dispersão atmosférica de radionuclídeo (DAR) que utilizam modelos físicos complexos que demandam um excessivo tempo de processamento. Uma limitação observada nessa abordagem é o treinamento muito demorado das RNAs. Além disso, se o número de parâmetros de entrada aumenta, o desempenho de RNAs tradicionais, como o Multilayer-Perceptron (MLP) com treinamento de backpropagation ou Redes Neurais de Regressão Geral (GRNN), é afetado, prejudicando sensivelmente a predição. Este trabalho centrase no estudo de tecnologias computacionais para melhoria das RNAs a serem usadas na aplicação móvel, bem como seus algoritmos de treinamento. Contudo, para refinar a aprendizagem e permitir melhores estimativas de dose, são necessárias arquiteturas de RNA mais complexas. As RNAs com muitas camadas (muito mais do que um número típico de camadas), às vezes referidas como Redes Neurais Profundas ou Deep Neural Networks (DNN), por exemplo, demonstraram obter melhores resultados. Por outro lado, o treinamento de tais RNAs é muito lento. Deste modo, com o objetivo de permitir o uso desses DNNs em um tempo de treinamento razoável. É proposta uma solução de programação paralela, usando a Unidade de Processamento Gráfico (GPU). Neste contexto, este trabalho utilizou o framework TensorFlow para desenvolver Redes Neurais Profundas com 9 camadas. Como resultado, speedups entre 50 e 100 vezes (dependendo das arquiteturas RNA comparadas) foram alcançadas no processo de treinamento, sem afetar a qualidade dos resultados obtidos (estimativas de dose). / Recently, the use of mobile devices has been proposed for the measurement of dose evaluation during nuclear accidents. The idea is to support field teams, providing a rough estimate of the dose distribution map in the vicinity of the nuclear power plant (NPP), without the need to connect to the NPP systems. In order to provide this autonomous execution, a set of artificial neural networks (ANNs) is proposed instead of the traditional atmospheric dispersion of radionuclides (ADR) systems that use complex physical models that require an excessive processing time. One limitation observed in this approach is the very time-consuming training of ANN. In addition, if the number of input parameters increases, the performance of standard ANNs, such as Multilayer-Perceptron (MLP) with backpropagation training or General Regression Neural Networks (GRNN), is affected, leading to an irrational prediction. Thus, work focuses on the study of computational technologies to improve the RNAs to be used in the mobile application, as well as their training algorithms. However, to refine learning and allow better dose estimates, more complex ANN architectures are required. Layer ANNs (much more than a typical number of layers), sometimes referred to as Deep Neural Networks (DNNs), for example, have been shown to perform better. On the other hand, the training of such ANNs is very slow. Thus, in order to allow the use of these DNNs in a reasonable training time. With this, a parallel programming solution is proposed, using the Graphics Processing Units (GPU). In this context, this work used the TensorFlow framework to develop deep neural networks with 9. As a result, speedups between 50 and 100 times (depending on the ANN architectures compared) were achieved in the training process, without affecting the quality of the results obtained dose).

Orientadores: Ricardo Ribeiro Gudwin, Álvaro João Magalhães de Queiroz / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-19T09:25:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Loula_AngeloConrado_D.pdf: 2782656 bytes, checksum: 0b6a174e75f7657f6dd611dd9c157e25 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Linguagem ainda é algo com que a Inteligência Artificial precisa lidar de forma mais apropriada. Processos relacionados como comunicação, interpretação e representação são indissociáveis de linguagem e devem ser considerados na construção de sistemas artificiais que irão usar linguagem. Diversos trabalhos já foram realizados sobre a emergência de comunicação entre agentes artificiais, mas estudos sobre os processos representacionais subjacentes encontram pouca discussão. Neste trabalho, propomos estudar as condições para emergência de comunicação baseada em representações de diferentes modalidades em uma comunidade de criaturas artificiais, avaliando os processos semióticos envolvidos. O projeto de nossos experimentos sintéticos segue inspirações biológicas e uma teoria de processos representacionais como fonte de requisitos e restrições, procedimento metodológico que defendemos. Nossos resultados mostram que comunicação baseada em diferentes modalidades de representação pode emergir a depender da arquitetura cognitiva, do custo de aquisição de competências cognitivas e da disponibilidade de atalhos cognitivos / Abstract: Language is still something that Artificial Intelligence must deal with in a more appropriate way. Related processes such as communication, interpretation and representation are inseparable from language and should be considered in the building of artificial systems that will use language. Many works have already investigated the emergence of communication among artificial agents, but studies about the underlying representational processes find little discussion. In this work, we propose to study conditions to the emergence of communication based on representations of different modalities in a community of artificial creatures, assessing the semiotic processes involved. The design of our synthetic experiments follows biological inspirations and a theory of representations as sources of requirements and constraints, methodological approach that we advocate. Our results show that communication based on different modalities of representations can emerge depending on the cognitive architecture, on the cost of cognitive competences acquisition and on the availability of cognitive shortcuts / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador : Elias Basile Tambourgi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-02T13:02:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fischer_GilvanAnderson_M.pdf: 3658800 bytes, checksum: 9f17ff0516208f64d66a79e4262a9ca5 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: A modelagem da extração líquido-líquido pode ser feita através de abordagens fenomenológicas ou empíricas. Para a modelagem fenomenológica é necessária a compreensão dos fenômenos fisicos e químicos, e nem todos são conhecidos. Na abordagem empirica não é necessário o conhecimento dos fenômenos envolvidos. Uma das abordagens empíricas é o uso de redes neurais artificiais. Estes modelos têm a habilidade de 'aprender' comportamentos complexos do sistema fisico. O aprendizado é um procedimento pelo qual a rede aproxima uma função mapeando um conjunto de dados de entrada-saída. As redes neurais podem ser usadas como 'caixas pretas', não é necessário nenhum conhecimento sobre o comportamento do processo. Neste trabalho foram desenvolvidos modelos para a extração do citocromo b5 em operação descontínua e em operação contínua. Em operação descontínua a entrada foi a massa molar do PEG, e as viscosidades das fases PEG e sal, a saída foi o coeficiente de partição, e em operação contínua a entrada usada foi o coeficiente de partição, freqüência de pulsação e vazão total das fases, sendo a saída a porcentagem de extração e a fração de retenção da fase dispersa. Os algoritmos usados para o treinamento das redes foram: Levemberg-Marquardt, Parada Antecipada e Regularização Bayesiana. A entrada e saída foram normalizadas entre 0,1 e 0,9 e as funções de ativação do tipo sigmoidal. Verificou-se que dentre os modelos desenvolvidos o que teve melhor ajuste foi a rede treinada com o algoritmo Regularização Bayesiana, mas o algoritmo parada antecipada também obteve bons ajustes. Os erros dos modelos ficaram dentro da faixa esperada. Assim, o principal objetivo deste trabalho, que era a modelagem da extração do citocromo b5, com erro dentro da faixa experimental, foi alcançada com sucesso / Abstract: The liquid-liquid extraction modeling can be done through phenomenologic or empiric approach . For phenomenologic modeling is necessary understanding of physic and chemical phenomenon, and alI neither are known. in the empiric approach is not necessary the knowledge about the involved phenomenon. One of empiric aproach is the use of artificial neural networks. This models have the habilit of 'learn' complex physic systens behaviour. The learnt is the behaviour which the network approachs function, maping an input-output data set. Neural networks can be used how 'black boxes' is not necessary knowlege about process behaviour. In this work was developed model for cytochrome b5 extraction in descontinuous operation and continuous operation. The descontinuous input was: PEG molecular weight, PEG and salt viscosities, the output was partition coefficient, in the continuous operation the input was: partition coefficient, pulsation frequency and phases overall flowrate, the output extraction percentage and disperse phase holdup. The algoritms used for training was: Levemberg-Marquardt, Early Stoping and Bayesian Regularization. The input-output was scaled into the range 0,1-0,9, and activation function sigmoidal type. It was observed the models developed, the better adjust was the network trained with Bayesian Regularization algoritm, but the Early Stoping algoritm had hight adjust too. The model errors stayed into the range expected. Then, the main objetive of this work, the modeling cytochrome b5 extraction, with error into experimental range, was obtained with success / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T22:45:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Semolini_Robinson_M.pdf: 2460751 bytes, checksum: ebce4f71a94df85c3c47c496d4feae2a (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientador : Nivaldo Lemos Coppini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-03T09:13:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Batocchio_MariaCristinaAranda_D.pdf: 12935242 bytes, checksum: ca912358e3eabe0711fb47e2f016cfa8 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: Com a implantação de novas técnicas de produção e gestão empresarial, busca-se a vantagem competitiva com velocidade de resposta proporcional às variáveis externas e internas que afetam os negócios das empresas, por isso pode-se utilizar os sistemas computacionais, os quais terão como objetivo agilizar e facilitar o processo ou até mesmo inibi-lo. Este trabalho desmistifica a utilização de sistemas computacionais por profissionais sem grande vivência computacional, tornando o processo de tomada de decisão mais funcional e flexível. No momento presente, o processo decisório é baseado apenas na experiência de um único executivo o que leva muitas empresas a tomarem decisões errôneas, comprometendo assim sua vantagem competitiva. Este trabalho tem por objetivo a flexibilização dos atuais sistemas computacionais das empresas de maneira eficiente através da utilização de técnicas de inteligência artificial; mais precisamente os Sistemas Especialistas, pois no desenvolvimento de sistemas computacionais tradicionais as regras são tratadas de maneira fixa dentro de seus programas de aplicação. Para isto um Sistema Especialista de apoio à tomada de decisão para a área de marketing foi desenvolvido baseado nas informações do mercado, informações essas fornecidas pelo usuário que estará interagindo on-line com o sistema. Esse sistema manipula assim o conceito de conhecimento em marketing. A idéia de conhecimento está relacionada com a idéia de estratégias e conseqüentemente com o desempenho de empresas através do estudo da experiência acumulada, pois todo administrador evidentemente aprende com sua própria experiência, com a experiência de seus colegas, e estudando o comportamento de seus concorrentes. Com este sistema tem-se melhor utilização de dados e informações relativas às atividades empresariais, pois o domínio das informações é à base de sustentação de toda a atividade de marketing estratégico. Com isto, tem-se um aumento na confiança e redução de incertezas relacionadas às decisões, o que conduz a uma melhoria na competência gerencial, pois o Sistema Especialista atua como uma segunda opinião no processo de tomada de decisão / Abstract: With the implementation of new techniques for production and business management, we seek the competitive advantage in producing answers at a speed which meets that of external, and internal variables, which affect business. Thus, we can use the computer systems, whose objective is to hasten and facilitate the decision-making process, or even inhibit it, when not applied. These study aims at breaking the paradigm of use of computer systems by non-expert professionals, making the decision-making process more functional and flexible. At present, the decision-making process is based solely on the experience of a single executive, which leads many companies to making inappropriate decisions, putting their competitive edge at risk. This work aims the process of making companies' computer systems more flexible through the use techniques of Artificial lntelligence - more specifically of Expert Systems - once in the development of traditional computer systems roles are regarded as fixed in their application programs. Considering the above mentioned scenario, it was developed an Expert System to support decision-making in the marketing area based on market information provided by the user, who will be interacting with the system on-line. Thus, this system manipulates the very concept of knowledge of marketing. The concept of knowledge is related to that of strategies and consequent1y to companies' performance through the study of accumulated experience, since every manager naturally learns with his/her own mistakes, by sharing experience with their colleagues, and by studying their competitor's behavior. This system enables a better use of data and information of business activities, once information control is the basis to sustaining the whole of strategic marketing activities. The result is a greater trust and reduction of uncertainties in decision-making, which leads to enhanced management competence. This can happen since Expert System acts as a second opinion on the decision-making process / Doutorado / Materiais e Processos / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientação: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-24T10:00:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_LeandroNunesdeCastro_M.pdf: 14816661 bytes, checksum: 8b963de0f31cea05ca05fda64a32f1cc (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: : Esta dissertação trata do desenvolvimento, análise e implementação de métodos de treinamento para redes neurais artificiais, envolvendo principalmente métodos que recorrem à informação de segunda ordem vinculadas a redes do tipo perceptron de múltiplas camadas. Como complemento ao estudo das arquiteturas com múltiplas camadas que utilizam treinamento supervisionado, é feita uma análise detalhada de um modelo auto-organizado e são propostas alternativas para alguns problemas críticos das redes neurais artificiais, como a determinação da arquitetura ótima a ser utilizada na solução de cada problema e métodos eficientes para a determinação de condições iniciais. Os resultados deste trabalho têm o propósito de contribuir no sentido de anunciar à comunidade científica que a área de redes neurais artificiais está concluindo um longo e necessário processo de transição entre uma fase inicial, caracterizada pela predominância de aspectos empíricos, e uma fase de maturidade científica, caracterizada pela formalização teórica dos resultados e maior proximidade com outras áreas de atuação científica já estabelecidas / Abstract: This dissertation aims at developing, analysing and implementing training strategies for neural networks, involving mainly methods that take into account the second order information of feedforward multilayer perceptron networks. As a complement to the study of multilayer architectures, a detailed analysis of a self-organized model is performed, and some alternatives for determining optimal dimensionality of the architecture and efficient initial conditions are also proposed. The results of this work are supposed to contribute in the sense of annoucing to the scientific community that the artificial neural networks field is conc1uding a long and necessary transition between an initial phase, characterized by a great deal of heuristic content, and a phase of scientific maturity, characterized by the theoretical formalization of the results and strong interaction with other well stablished scientific fields / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-25T09:46:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PapesFilho_AntonioCarlos_M.pdf: 2987194 bytes, checksum: cca9cf25f6a842929fea2098e1907ab9 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Neste trabalho, desenvolveu-se um sistema de softwares para auxiliar a operação e o projeto de reatores (CAD ¿ Computer Aided Design), buscando fornecer uma ferramenta para operadores e engenheiros de modo a prever o comportamento do sistema quando há um desvio no processo, reestabelecer com rapidez as condições normais, definir políticas operacionais e auxiliar o projeto destes equipamentos. Um software em Borland C++, empregando técnicas de Inteligência Artificial (¿rule-based¿), atua como um Sistema Especialista, guiando o usuário na simulação do reator. Este programa controla o conjunto de softwares e realiza automaticamente um estudo do sistema através de diversas simulações, fornecendo os resultados de uma forma facilmente compreensível. Utilizou-se um software em Fortran para a simulação do reator, empregando um modelo matemático determinístico, unidimensional e pseudo-homegênio. Os conceitos de sensitividade paramétrica serão utilizados neste simulador para quantificar a estabilidade térmica do reator. A taxa de reação foi estimada através de um algoritmo de redes neurais artificiais (RNA), empregando-se um software em Fortran para realizar o treinamento da rede. A elaboração do software de treinamento e o processo de treinamento serão detalhados neste trabalho. A unidade de separação dos produtos de reação e troca térmica, também será englobada, utilizando-se o software comercial Hysim para sua simulação, de forma integrada com o sistema de softwares... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: In this work, it was developed a system of softwares in order to aid chemical reactor operation and design (CAD ¿ Computer Aided Design), trying to provide an important tool for operators and engineers to: - predict system behavior when there is a process deviation; - return quickly to normal conditions; - define operational policies; - aid equipment design. A Borland C++ software, using Artificial Intelligence techniques (rule-based), acts as an Expert System, guiding the user through reactor simulation. This program controls the software system and executes itself a system study, making many simulations and providing results in an easily comprehensible form. It was used a Fortran software to simulate the reactor, based on a deterministic, unidimensional and pseudo-homogeneous mathematical model. Parametric sensivity concepts were used to quantify chemical reactor thermal stability. The rate of reaction was estimated by a neural network algorithm, using a Fortran software to train the net. The software construction and the training process will be discussed in this work. The simulation of reactor products separation unity and heat exchangers will also be discussed, using the commercial simulator Hysim, linked to the software system. As a case-study, for computing ends, it will be considered an acetaldehyde plant, by ethanol oxidation over Fe-Mo catalyst... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Jacques Wainer / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T14:49:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pellegrini_Jeronimo_M.pdf: 6805368 bytes, checksum: 59cb8230ad8b2216cb3006f776de3d8c (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Nesta tese, mostramos uma implementação do processo de diagonalização de Cantor no sistema de prova de teoremas Oyster-Clam. Para isto, tivemos que estender o Oyster com comparação e indução em tipos, e desenvolvemos um método e algumas regras de reescrita. As regras de reescrita lidam com tipos, o que não era suportado ainda no sistema Oyster-Clam; algumas modificações foram feitas para que isto se tornasse possível. Também desenvolvemos esquemas de indução para grafos neste sistema, e provamos alguns teoremas. / Abstract: In this thesis, we show an implementation of Cantor's digitalization process in the Oyster-Clam theorem proving system. To achieve that, we have extended the Oyster logic with comparison and induction on types, and developed a method and some rewrite rules. The rewrite rules deal with types, what was not supported yet in the Oyster-Clam system, and some modifications were done to make that possible. We have also developed induction schemes for graphs in that system, and some theorems were proven. / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Christiano Lyra Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T19:21:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cavellucci_Celso_D.pdf: 7349643 bytes, checksum: 36de213206369c56664ecd7794007a00 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a minimização das perdas em sistemas de distribuição de energia elétrica.A minimização das perdas é obtida por meio da reconfiguração das redes de distribuição.Considerando que essas redes operam com uma configuração radial, busca-se a árvore recobridora do grafo que representa a rede de distribuição, que minimize as perdas de energia e satisfaça as restrições de demanda e os limites do fluxo de corrente nas linhas; em outras palavras, trata-se de uma generalização do problema da árvore recobridora de custo mínimo. A generalização é devida às variações nos custos dos arcos com a mudança da configuração.A solução ótima global desse problema combinatório é obtida por um procedimento recursivo em duas fases, onde se combina as técnicas de fluxo não lineares e estratégias de busca usadas na área de inteligência artificial. Na primeira etapa a restrição de operação radial da rede é relaxada, levando a uma solução otimista para o problema; as informações desta solução são usadas na segunda etapa, onde busca-se a solução factível de custo mínimo. As etapas são repetidas, até que a configuração de rede radial de mínimas perdas seja encontrada. O procedimento recursivo é controlado por estratégias de busca inteligentes para contornar a explosão exponencial do esforço computacional. Três procedimentos de busca informada foram concebidos para obter uma árvore recobridora de perdas mínimas: backtracking infonnado, bactracking heurístico e algoritmo A*. Apresenta-se também procedimentos de paralelização dos algoritmos. Estudos de caso são discutidos, indicando as possibilidades e limitações da abordagem proposta / Abstract: This thesis presents a new approach to minimize losses in e1ectricalenergy distribution systems. The loss minimization is accomplished with the reconfiguration of the distribution network. Since distribution networks must operate radially, the problem can be regarded as a generalization of the minimum spanning tree problem. It seeks a spanning tree for a graph that represents the distribution network which minimizes losses while meetting loadsand satisfying constraints on line flow capacities - the generalization is due to variation in the costs as the network configuration changes. A global optimum to this combinatorial prob1em is found through a recursive two-step procedure, merging non-1inear network flow techniques with intelligent search strategies. Radial operation is relaxed in a first step, leading to an optimistic solution; information from the oprimist solution are used to approach feasibility in the second step. Both steps are repeated, driven by intelligent search techniques to cope with computational intractability. Three informed search procedures were conceived to obtain a minimum-loss spanning tree: enhanced backtracking, heuristic backtracking and A* algorithm. Parallel implementations of the algorithms are also presented. Case studies are discussed, providing guidelines about the possibilities and limitations of the proposed approach / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Ricardo Ribeiro Gudwin / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-26T00:07:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SanchezGuerrero_JoseAntonio_M.pdf: 11290130 bytes, checksum: 7f32761b9ec74e139c11707f7d79fcbb (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Redes de objetos são ferramentas formais para a especificação e simulação de sistemas a eventos discretos, dotadas de características particularmente interessantes dentro do escopo dos chamados sistemas inteligentes, tais como capacidade de aprendizagem e adaptação. Redes de agentes são uma especialização das redes de objetos onde a capacidade de decisão fica distribuída ao longo dos objetos da rede, chamados então de agentes. Para tal, adotou-se um modelo específico de funções de seleção (que são genéricas na definição de rede de objetos), bem como um algoritmo geral que viabiliza a automatização e computabilidade destas funções. Redes de Agentes podem ser aplicadas em uma grande diversidade de contextos, desde a modelagem pura de sistemas complexos, com o propósito de análise, bem como na simulação e controle de tais sistemas. Particularmente, pode ser utilizada no contexto da engenharia de software, auxiliando nas etapas de análise, projeto e simulação de sistemas inteligentes. Com este trabalho desenvolveu-se uma ferramenta computacional (chamada ONtoolkit) que disponibiliza o uso das redes de agentes nas diferentes etapas de desenvolvimento de um sistema inteligente / Abstract: Object Networks are formal tools for the specification and simulation of discrete event dynamical systems, equipped with characteristics particularly interesting under the scope of the so called intelligent systems, like learning and adaptation. Agent networks are a specialization of the object networks, where the decision capacity is distributed among the multiple objects on the network, which are called agents, in this case. Following this purpose, we adopted a specific model for the selection functions (which are generic in the original object network definition) and a general algorithm, which allows the automation and computability of such functions. Agent Networks can be applied to a great diversity of contexts, since the pure modelling of complex systems, with analysis purposes, passing through the simulation and control of such systems. Particularly, it can be used under the context of software engineering, as an aid to the analysis, design, and simulation of intelligent systems. In this work, we developed a computational tool (called ONtoolkit), which a1lows the use of agent networks in the different steps of development for an intelligent system / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica