GAIA - Uma proposta de agente inteligente acoplado a algoritmos evolucionários para ajuste dinâmico de parâmetros através de conceitos de design inteligente e lógica fuzzy

Há muitos anos, técnicas de Computação Evolucionária vem sendo aplicadas com sucesso na solução dos mais variados tipos de problemas de otimização. Na constante procura pelo ótimo global e por uma melhor exploração da superfície de busca, as escolhas para ajustar estes métodos podem ser exponencialmente complexas e requerem uma grande quantidade de intervenção humana. Estes modelos tradicionais darwinianos apóiam-se fortemente em aleatoriedade e escolhas heurísticas que se mantém fixas durante toda a execução, sem que acompanhem a variabilidade dos indivíduos e as eventuais mudanças necessárias. Dadas estas questões, o trabalho introduz a combinação de aspectos da Teoria do Design Inteligente a uma abordagem hibrida de algoritmo evolucionário, através da implementação de um agente inteligente o qual, utilizando lógica fuzzy, monitora e controla dinamicamente a população e seis parâmetros definidos de uma dada execução, ajustando-os para cada situação encontrada durante a busca. Na avaliação das proposições foi construído um protótipo sobre a implementação de um algoritmo genético para o problema do caixeiro viajante simétrico aplicado ao cenário de distância por estradas entre as capitais brasileiras, o que permitiu realizar 580 testes, simulações e comparações entre diferentes configurações apresentadas e resultados de outras técnicas. A intervenção inteligente entrega resultados que, com sucesso em muitos aspectos, superam as implementações tradicionais e abrem um vasto espaço para novas pesquisas e estudos nos aqui chamados: “Algoritmos Evolucionários Híbridos Auto-Adaptáveis”, ou mesmo, “Algoritmos Evolucionários Não-Darwinianos”.

Genetic parameters and simultaneous selection for root yield, adaptability and stability of cassava genotypes

O objetivo deste trabalho foi estimar parâmetros genéticos e avaliar a seleção simultânea quanto à produtividade de raízes e à adaptabilidade e estabilidade de genótipos de mandioca. Os efeitos dos genótipos foram considerados como fixos e aleatórios, e a metodologia de modelos mistos (REML/Blup) foi utilizada para estimar os parâmetros genéticos e a média harmônica do desempenho relativo dos valores genotípicos (MHPRVG), para seleção simultânea. Dez genótipos foram avaliados em delineamento de blocos ao acaso, com quatro repetições. O experimento foi realizado nos municípios de Altamira, Santarém e Santa Luzia do Pará, PA, nos anos agrícolas de 2009/2010, 2010/2011 e 2011/2012. As raízes foram colhidas 12 meses após o plantio, em todos os locais testados. A produtividade de raízes apresentou baixo coeficiente de variação genotípica (4,25%) e herdabilidade de parcelas individuais no sentido amplo (0,0424), o que resultou em baixo ganho genético. Em razão da baixa correlação genotípica (0,15), a classificação dos genótipos quanto à produtividade de raízes variou de acordo com o ambiente. Os genótipos CPATU 060, CPATU 229 e CPATU 404 destacaram-se quanto à produtividade, adaptabilidade e estabilidade.