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Tipo: Dissertação
Título: Brangus Selection: algoritmo de otimização para seleção de acasalamentos de bovinos com foco na maximização dos ganhos financeiros
Autor(es): Motta, Bruno Ernesto Techera da
Primeiro Orientador: Ferreira, Ana Paula Lüdtke
Coorientador: Yokoo, Marcos Jun-Iti
1° Membro da banca: Ferreira, Ana Paula Lüdtke
2° Membro da banca: Boligon, Arione Augusti
3° Membro da banca: Aguiar, Marilton Sanchotene
4° Membro da banca: Camargo, Sandro da Silva
Resumo: O crescimento da população mundial, estimada em 9,7 bilhões até o ano 2050, determinará uma maior demanda por alimentos. Isso implicará novos desafios para a agropecuária, no sentido de produzir mais com menos recursos em um cenário onde a disponibilidade de água e de terras será cada vez mais escassa para essas atividades. Atualmente, o Brasil possui um dos maiores rebanhos bovinos do mundo, sendo um dos maiores produtores e exportadores de carne bovina, ao lado dos EUA e da União Europeia. Uma forma de atender a demanda por carne do país e manter a competitividade no mercado internacional é melhorar o potencial genético dos rebanhos para obter melhores resultados de produção. A criação de animais consiste em um conjunto de procedimentos seletivos cujo objetivo é melhorar continuamente as características das próximas gerações. Este trabalho apresenta um algoritmo de otimização para determinar um sistema de acasalamento ideal para bovinos Brangus com base em um índice de seleção. Um índice de seleção expressa, por meio de um único valor, o mérito genético total de cada animal ou, em outras palavras, determina a contribuição do animal para o rebanho considerando um conjunto de características ponderadas como meio para atingir os objetivos de seleção, que são o propósito final do melhoramento genético que trará o retorno financeiro ao sistema produtivo. A busca pela melhor combinação de acasalamentos, dado um índice de seleção, é um problema de otimização. Um dos objetivos desta dissertação é investigar a complexidade do problema de seleção de acasalamento, em busca de um algoritmo ótimo com um tempo de execução polinomial no número de animais envolvidos. Além disso, este trabalho difere por otimizar acasalamentos usando um índice de seleção baseado em valores econômicos. Valores econômicos possibilitam avaliar a importância econômica das características dos animais em um sistema produtivo, expressando em valores monetários o retorno financeiro que resulta da modificação de um característica através do melhoramento genético. A solução proposta baseia-se no uso de programação linear e técnicas branch-and-bound como forma combinada de resolver o problema original, modelado como uma instância de programação inteira. Os resultados mostram que o algoritmo fornece a solução ótima para o problema dentro de um limite de tempo polinomial.
Abstract: The growth of the world population, estimated at 9.7 billion by 2050, will determine a greater demand for food, implying new challenges for agriculture and livestock, in the sense of producing more with fewer resources in a scenario where the availability of water and land will be increasingly scarce for these activities. Currently, Brazil has one of the largest bovine herds globally, being one of the leading producers and exporters of beef, together with the USA and the European Union. One way to meet the country’s demand for meat and maintain competitiveness in the international market is to improve the genetic potential of the herds to obtain better production results. Animal breeding consists of selective procedures whose objective is to improve the next generations’ characteristics continuously. This work presents an optimization algorithm based on a selection index to determine an ideal mating system for Brangus cattle. Through a single value, a selection index expresses the total genetic merit of each animal. In other words, it determines the animal’s contribution to the herd considering a specific set of characteristics in a weighted manner that allows the achievement of selection objectives, which are the ultimate purpose of the genetic improvement that will bring the financial return to the production system. The search for the best combination of matings given a selection index is an optimization problem. One of this dissertation’s goals is to investigate the complexity of the mating selection problem in search of an optimal algorithm with a polynomial execution time in the number of animals involved. Also, this work differs by optimizing matings using a selection index based on economic values. Economic values make it possible to assess the economic importance of animal characteristics in a productive system, expressing in monetary values – the financial return that results from modifying a feature through genetic improvement. The proposed solution relies on linear programming and branch-and-bound techniques as a combined way of solving the original problem, modeled as an integer programming instance. The results show that the algorithm provides the optimal solution to the problem within a polynomial-time limit.
Palavras-chave: Melhoramento genético
Índice de seleção econômico
Complexidade computacional
Otimização combinatória
Programação inteira
Animal breeding
Economic selection index
Computational complexity
Combinatorial optimization
Integer programming
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Bagé
Curso: Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada
Citação: MOTTA, Bruno Ernesto Techera da. Brangus Selection: algoritmo de otimização para seleção de acasalamentos de bovinos com foco na maximização dos ganhos financeiros .95.: il. 2021. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) – Universidade Federal do Pampa, Campus Bagé, Bagé, 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6144
Data do documento: 22-Out-2021
Aparece nas coleções:Mestrado em Computação Aplicada

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