Neste trabalho novas metodologias de análise para a quantificação de princípios ativos em fármacos são estudadas, empregando técnicas de otimização meta-heurísticas em modelos de regressão multivariada e dados de espectroscopia por reflexão difusa no infravermelho com transformada de Fourier (DRIFTS). Inicialmente foram preparadas amostras do princípio ativo hidroclorotiazida, a partir de um planejamento experimental. Os espectros foram coletados empregando um espectrofotômetro, sendo aplicada a correção multiplicativa de sinal (MSC). Foram construídos modelos de calibração por mínimos quadrados parciais (PLS), sendo implementados métodos de otimização dos Algoritmos Genético (AG) e Busca Tabu (BT), objetivando minimizar o erro das amostras de validação (SEV). Os melhores modelos foram selecionados com base no coeficiente de regressão (R²) e comparados. Ambas as técnicas de otimização resultaram em modelos de calibração com excelente capacidade de quantificação do princípio ativo, sendo adequadas para a utilização no controle de qualidade do processo produtivo.
algoritmo genético; busca tabu; quimiometria; meta-heurísticas
