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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Uma solução de recomendações de acasalamentos baseada em algoritmos genéticos
metadata.dc.creator: Fontoura, Diego de Carvalho Neves da
metadata.dc.contributor.advisor1: Cardoso, Fernando Flores
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Camargo, Sandro da Silva
metadata.dc.contributor.referee1: Cardoso, Fernando Flores
metadata.dc.contributor.referee2: Ferreira , Ana Paula Ludke
metadata.dc.contributor.referee3: Schwengber, Eduardo Brum
metadata.dc.contributor.referee4: Torres Junior, Roberto Augusto de Almeida
metadata.dc.description.resumo: 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.
Abstract: By 2050, food production is expected to increase by between 40% and 60% in order to maintain the food security of nearly 10 billion people. The primary sector is undergoing critical changes focused on large-scale production in response to current and upcoming demand. Among the man-made foods, meat stands out as the main source of animal protein. For breeding nuclei, multipliers and marketers, one of the stages of the beef production process is the choice of mating in search of offspring that respond to the producers' wishes. One of the tools for comparing superior or inferior characteristics among the animals at the moment of choice for mating is the evaluation of their expected progeny differences (DEPs). The main objective of this work is to improve the choice of mating based on the Expected Progeny Differences. The search for combinations of mates considering multiple genetic characteristics in the search for the maximization of results becomes an unfeasible problem to be treated in polynomial time, being necessary a heuristic strategy for its resolution. The present work presents a solution based on genetic algorithms (AG) that analyzing the main set of variables involved in the process will recommend mating to the producer. The analyzes of the experiments indicate a satisfactory behavior of GA, since the results obtained show the inclination to choose the animals with the highest DEP value based on the weights determined by the producer.
Keywords: Inteligência artificial
Computação evolutiva
Melhoramento genético
Diferença esperada da progênie
Artificial intelligence
Evolutionary computation
Genetic omprovement
Expected progeny difference
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pampa
metadata.dc.publisher.initials: UNIPAMPA
metadata.dc.publisher.department: Campus Bagé
metadata.dc.publisher.program: Mestrado Acadêmico em Computação Aplicada
Citation: FONTOURA, Diego de Carvalho Neves da. Uma solução de recomendações de acasalamentos baseada em algoritmos genéticos. 95f.: il. 2019. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) – Universidade Federal do Pampa, Campus Bagé, Bagé, 2019.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4007
Issue Date: 16-May-2019
Appears in Collections:Mestrado em Computação Aplicada

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