Submitted by Claudinei Pracidelli (cpracide@ipen.br) on 2016-11-11T09:45:23Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2016-11-11T09:45:23Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Um desafio recorrente em processos produtivos é o desenvolvimento de sistemas de monitoração e diagnóstico. Esses sistemas ajudam na detecção de mudanças inesperadas e interrupções, prevenindo perdas e mitigando riscos. Redes Neurais Artificiais (RNA) têm sido largamente utilizadas na criação de sistemas de monitoração. Normalmente as RNA utilizadas para resolver este tipo de problema são criadas levando-se em conta apenas parâmetros como o número de entradas, saídas e quantidade de neurônios nas camadas escondidas. Assim, as redes resultantes geralmente possuem uma configuração onde há uma total conexão entre os neurônios de uma camada e os da camada seguinte, sem que haja melhorias em sua topologia. Este trabalho utiliza o algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas (OCF) para criar redes neurais otimizadas. O algoritmo de busca OCF utiliza a técnica de retropropagação de erros para otimizar a topologia da rede neural sugerindo as melhores conexões entre os neurônios. A RNA resultante foi aplicada para monitorar variáveis do reator de pesquisas IEA-R1 do IPEN. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo desenvolvido é capaz de melhorar o desempenho do modelo que estima o valor de variáveis do reator. Em testes com diferentes números de neurônios na camada escondida, utilizando como comparativos o erro quadrático médio, o erro absoluto médio e o coeficiente de correlação, o desempenho da RNA otimizada foi igual ou superior ao da tradicional. / Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP