Uma solução de recomendações de acasalamentos baseada em algoritmos genéticos

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Fontoura, Diego de Carvalho Neves da
• Orientador(a): Cardoso, Fernando Flores
• Banca de defesa: Cardoso, Fernando Flores, Ferreira , Ana Paula Lüdtke, Schwengber, Eduardo Brum, Torres Junior, Roberto Augusto de Almeida
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pampa
• Programa de Pós-Graduação: Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada
• Departamento: Campus Bagé
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Computação evolutiva; Melhoramento genético; Diferença esperada da progênie; Artificial intelligence; Evolutionary computation; Genetic omprovement; Expected progeny difference
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: https://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/4007

Até 2050 a produção de alimentos deverá aumentar entre 40% e 60% com o intuito de manter a segurança alimentar de quase 10 bilhões de pessoas. O setor primário está passando por mudanças críticas focado na produção em larga escala em resposta a demanda atual e vindoura. Dentre os víveres produzidos pelo homem, destaca-se a carne como a principal fonte de proteína animal. Tanto para núcleos de melhoramento genético, multiplicadores e comercializadores, uma das etapas do processo de produção da carne bovina é a escolha de acasalamentos em busca de proles que respondam aos anseios dos produtores. Uma das ferramentas para a comparação de características superiores ou inferiores entre os animais no momento da escolha para o acasalamento é a avaliação de suas diferenças esperadas de progênies (DEPs). O objetivo principal deste trabalho é melhorar a escolha de acasalamentos com base nas Diferenças Esperadas de Progênie. A procura por combinações de acasalamentos considerando múltiplas características genéticas na busca pela maximização de resultados torna-se um problema inviável para ser tratado em tempo polinomial, sendo necessária uma estratégia heurística para sua resolução. O presente trabalho apresenta uma solução baseada em algoritmos genéticos (AG) que analisando o conjunto principal das variáveis envolvidas no processo irá recomendar acasalamentos ao produtor. As análises dos experimentos apontam um comportamento satisfatório do AG, uma vez que os resultados obtidos expõe a inclinação pela escolha dos animais de maior valor de DEP com base nas ponderações determinadas pelo produtor.