Estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos de características do pelame e de desempenho reprodutivo de vacas holandesas em clima tropical

Objetivou-se investigar os efeitos das características do pelame sobre a idade ao primeiro parto (IPP) e o intervalo de partos (IEP) de vacas holandesas manejadas em sistema de estabulação livre com ventiladores e aspersores e estimar os parâmetros genéticos destas características. Os dados foram analisados pelo método dos quadrados mínimos, considerando os efeitos: ano; estação; número de inseminações; origem do pai; pai dentro da origem; idade (somente para IEP); porcentagem de malhas negras; espessura do pelame; comprimento dos pêlos; número de pêlos por unidade de área da epiderme; diâmetro dos pêlos; transmitância e refletância efetiva do pelame. O método da Máxima Verossimilhança Restrita foi utilizado para estimar os componentes de (co)variância sob um modelo animal. Os resultados incluíram as estimativas de herdabilidade para IPP (0,23±0,08), IEP (0,19±0,10), malhas negras (0,75±0,08), número (0,05±0,04), espessura (0,04±0,05), comprimento (0,36±0,09) e diâmetro (0,63±0,08) de pêlos. As estimativas de correlação genética entre IPP (-0,37±0,17), IEP (0,49±0,27) e diâmetro apresentaram valores significativos e favoráveis. Entretanto, as correlações genéticas entre espessura (-0,56±0,46), número (-0,66±0,43), porcentagem de malhas negras (0,04±0,16) e IPP foram desfavoráveis para seleção conjunta para melhor adaptação e precocidade sexual. O alto valor estimado para herdabilidade e as correlações genéticas favoráveis entre diâmetro e IPP e IEP indicaram ser possível selecionar para melhorar conjuntamente a adaptação e o desempenho reprodutivo.

Estimativas de parâmetros genéticos e de ganhos direto e indireto à seleção para características reprodutivas e de crescimento em um rebanho da raça Canchim

Neste trabalho objetivou-se estimar a herdabilidade do perímetro escrotal aos 12 meses de idade (PE12) e da idade (IPP) e do peso ao primeiro parto (PPP) e suas correlações genéticas com os pesos ao nascimento (PN), à desmama (P240), ao ano (P365) e ao sobreano (P550), os ganhos de peso do nascimento à desmama (GND) e do nascimento ao sobreano (GN18) e o número de dias para ganhar 175 kg do nascimento à desmama (D175) e para ganhar 450 kg do nascimento ao abate (D450) em um rebanho da raça Canchim. Utilizaram-se o método da máxima verossimilhança restrita livre de derivadas e modelos estatísticos que incluíram efeitos fixos e aleatórios aditivos direto e materno, de ambiente permanente e residual, dependendo da característica. As herdabilidades obtidas foram 0,41 (PE12), 0,09 (IPP) e 0,42 (PPP) e indicam que PE12 e PPP podem apresentar boa resposta à seleção. As correlações genéticas de PN, P240, P365, P550, GND, GN18, D175 e D450 com PE12 (-0,39 a 0,46) foram favoráveis. Com IPP, PN (0,49) apresentou correlação desfavorável e as outras características de crescimento apresentaram correlações favoráveis (-0,38 a 0,44). Com PPP, as correlações das características de crescimento variaram de -0,47 a 0,88, enquanto as de PE12 com IPP e PPP foram iguais a -0,37 e 0,04, respectivamente. Esses resultados indicam que a seleção para aumentar os pesos e os ganhos de peso e/ou reduzir D175 e D450 em bovinos Canchim deve resultar em progresso genético na precocidade reprodutiva das fêmeas, mas, com os aumentos no PPP e a seleção para maior perímetro escrotal nos machos, deve resultar em fêmeas mais precoces sem aumentar o peso ao primeiro parto.

Estimativas de parâmetros genéticos e de ganhos direto e indireto à seleção para características de crescimento de machos e fêmeas da raça Canchim

Neste trabalho, objetivou-se estimar as herdabilidades e as correlações genéticas entre os pesos ao nascimento (PN), à desmama (P240), ao ano (P365) e ao sobreano (P550), os ganhos de peso do nascimento à desmama (GND) e do nascimento ao sobreano (GN18), o número de dias para ganhar 175 kg do nascimento à desmama (D175) e para ganhar 450 kg do nascimento ao abate (D450) de machos e fêmeas, o peso adulto (PAD) de fêmeas em um rebanho da raça Canchim visando à definição de critérios de seleção. Foram realizadas análises unicaracteres e bicaracteres pelo método da máxima verossimilhança restrita livre de derivadas utilizando-se modelos estatísticos que incluíram os efeitos fixos de ano e mês de nascimento, sexo do animal, ano e mês do parto, idade do animal ao parto e idade da mãe como covariável (efeitos linear e quadrático), além dos efeitos aleatórios aditivo direto e materno, de ambiente permanente e residual, dependendo da característica. As estimativas de herdabilidade obtidas pelas análises unicaracteres foram iguais a 0,41 (PN), 0,28 (P240), 0,38 (P365), 0,28 (P550), 0,26 (GND), 0,30 (GN18), 0,23 (D175), 0,23 (D450) e 0,48 (PAD), enquanto as estimativas de correlação genética obtidas por análises bicaracteres variaram de 0,28 a 0,97 entre os pesos, de 0,11 a 0,97 entre pesos e ganhos de peso, de 0,00 a -0,98 entre pesos e dias para atingir determinado peso, e de -0,63 a -0,98 entre os ganhos de peso e dias para atingir determinado peso e iguais a 0,69 para GND e GN18 e 0,76 para D175 e D450. Estas estimativas sugerem a possibilidade de se obter progresso genético pela seleção para todas as características estudadas e que a seleção para qualquer uma delas deverá provocar mudanças nas outras.

Uma implementação paralela híbrida para o problema do caixeiro viajante usando algoritmos genéticos, GRASP e aprendizagem por reforço

The metaheuristics techiniques are known to solve optimization problems classified as NP-complete and are successful in obtaining good quality solutions. They use non-deterministic approaches to generate solutions that are close to the optimal, without the guarantee of finding the global optimum. Motivated by the difficulties in the resolution of these problems, this work proposes the development of parallel hybrid methods using the reinforcement learning, the metaheuristics GRASP and Genetic Algorithms. With the use of these techniques, we aim to contribute to improved efficiency in obtaining efficient solutions. In this case, instead of using the Q-learning algorithm by reinforcement learning, just as a technique for generating the initial solutions of metaheuristics, we use it in a cooperative and competitive approach with the Genetic Algorithm and GRASP, in an parallel implementation. In this context, was possible to verify that the implementations in this study showed satisfactory results, in both strategies, that is, in cooperation and competition between them and the cooperation and competition between groups. In some instances were found the global optimum, in others theses implementations reach close to it. In this sense was an analyze of the performance for this proposed approach was done and it shows a good performance on the requeriments that prove the efficiency and speedup (gain in speed with the parallel processing) of the implementations performed

Estimativas de parâmetros genéticos para os escores visuais e suas associações com peso corporal em bovinos de corte

Foram avaliados 27.523 e 21.746 registros das características conformação, precocidade e musculatura à desmana e ao sobreano, respectivamente, para estimar os componentes de covariância entre estas características e entre estas e os pesos corporais medidos nas mesmas idades. Para as análises dos dados, foram empregados modelos animais com efeitos genéticos direto e materno e efeito de ambiente permanente materno. Máxima verossimilhança restrita foi empregada para estimar os parâmetros genéticos. As estimativas de herdabilidade dos escores à desmama foram 0,13; 0,25 e 0,23 para conformação, precocidade e musculatura, respectivamente. As estimativas de herdabilidade dos escores visuais avaliados ao sobreano foram de maiores magnitudes (0,24; 0,32 e 0,27 para conformação, precocidade e musculatura, respectivamente). As estimativas das correlações genéticas entre escores medidos às mesmas idades, considerando desmana e sobreano, foram 0,67 e 0,75 entre conformação e precocidade; 0,61 e 0,71 entre conformação e musculatura; 0,95 e 0,95 entre precocidade e musculatura. As correlações genéticas estimadas entre o peso corporal à desmama e conformação, precocidade e musculatura, respectivamente, foram 0,97; 0,67 e 0, 62. As estimativas entre conformação, precocidade, musculatura ao sobreano e o peso corporal foram 0,83; 0,59 e 0,58, respectivamente. Os resultados indicam que os escores visuais podem ser utilizados como critérios de seleção. Aumento nos pesos corporais deve ser esperado como resposta correlacionada à seleção para essas características.

Efeitos de ambiente e estimativas de parâmetros genéticos para características de carcaça em bovinos da raça Canchim criados em pastagem

Os objetivos neste trabalho foram estudar os efeitos de ambiente sobre a espessura de gordura subcutânea (EGS), a área de olho-de-lombo (AOL) e o peso aos 19 meses de idade e estimar parâmetros genéticos para essas características. Utilizaram-se informações obtidas de 987 bovinos da raça Canchim (5/8 Charolês + 3/8 Zebu) e do grupo genético animal MA (filhos de touros charoleses e vacas 1/2 Canchim + 1/2 Zebu) nascidos em 2003, 2004 e 2005. Os componentes de covariância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita utilizando-se um modelo animal com efeitos fixos (ano de nascimento, grupo genético, rebanho e sexo) e os efeitos aleatórios genético aditivo direto e residual. As médias de área de olho-de-lombo e peso foram mais altas nos machos que nas fêmeas. No grupo genético MA, as médias para todas as características foram mais altas que na raça Canchim e houve ainda efeitos de rebanho e de ano de nascimento. As estimativas de herdabilidade para AOL (0,33 ± 0,09), EGS (0,24 ± 0,09) e peso (0,23 ± 0,09) foram moderadas, enquanto que a estimativa de correlação genética (0,21 ± 0,24) entre EGS e AOL foi baixa, o que sugere que essas características são controladas por diferentes conjuntos de genes de ação aditiva. As correlações genéticas para peso estimadas com EGS (0,57 ± 0,23) e com AOL (0,62 ± 0,16) foram moderadas. Conclui-se que as características ao sobreano devem responder à seleção nos rebanhos estudados e que a seleção para aumento de peso também eleva EGS e AOL e vice-versa.

Algoritmos genéticos: uso de lógica nebulosa e análise de convergência por cadeia de Markov

In this work, the Markov chain will be the tool used in the modeling and analysis of convergence of the genetic algorithm, both the standard version as for the other versions that allows the genetic algorithm. In addition, we intend to compare the performance of the standard version with the fuzzy version, believing that this version gives the genetic algorithm a great ability to find a global optimum, own the global optimization algorithms. The choice of this algorithm is due to the fact that it has become, over the past thirty yares, one of the more importan tool used to find a solution of de optimization problem. This choice is due to its effectiveness in finding a good quality solution to the problem, considering that the knowledge of a good quality solution becomes acceptable given that there may not be another algorithm able to get the optimal solution for many of these problems. However, this algorithm can be set, taking into account, that it is not only dependent on how the problem is represented as but also some of the operators are defined, to the standard version of this, when the parameters are kept fixed, to their versions with variables parameters. Therefore to achieve good performance with the aforementioned algorithm is necessary that it has an adequate criterion in the choice of its parameters, especially the rate of mutation and crossover rate or even the size of the population. It is important to remember that those implementations in which parameters are kept fixed throughout the execution, the modeling algorithm by Markov chain results in a homogeneous chain and when it allows the variation of parameters during the execution, the Markov chain that models becomes be non - homogeneous. Therefore, in an attempt to improve the algorithm performance, few studies have tried to make the setting of the parameters through strategies that capture the intrinsic characteristics of the problem. These characteristics are extracted from the present state of execution, in order to identify and preserve a pattern related to a solution of good quality and at the same time that standard discarding of low quality. Strategies for feature extraction can either use precise techniques as fuzzy techniques, in the latter case being made through a fuzzy controller. A Markov chain is used for modeling and convergence analysis of the algorithm, both in its standard version as for the other. In order to evaluate the performance of a non-homogeneous algorithm tests will be applied to compare the standard fuzzy algorithm with the genetic algorithm, and the rate of change adjusted by a fuzzy controller. To do so, pick up optimization problems whose number of solutions varies exponentially with the number of variables

Algoritmos genéticos e processamento paralelo aplicados à definição e treinamento de redes neurais perceptron de múltiplas camadas

ln this work, it was deveIoped a parallel cooperative genetic algorithm with different evolution behaviors to train and to define architectures for MuItiIayer Perceptron neural networks. MuItiIayer Perceptron neural networks are very powerful tools and had their use extended vastIy due to their abiIity of providing great resuIts to a broad range of appIications. The combination of genetic algorithms and parallel processing can be very powerful when applied to the Iearning process of the neural network, as well as to the definition of its architecture since this procedure can be very slow, usually requiring a lot of computational time. AIso, research work combining and appIying evolutionary computation into the design of neural networks is very useful since most of the Iearning algorithms deveIoped to train neural networks only adjust their synaptic weights, not considering the design of the networks architecture. Furthermore, the use of cooperation in the genetic algorithm allows the interaction of different populations, avoiding local minima and helping in the search of a promising solution, acceIerating the evolutionary process. Finally, individuaIs and evolution behavior can be exclusive on each copy of the genetic algorithm running in each task enhancing the diversity of populations

Otimização de modelos de predição da perda de propagação aplicáveis em 3,5GHZ utilizando algoritmos genéticos

The telecommunications industry has experienced recent changes, due to increasing quest for access to digital services for data, video and multimedia, especially using the mobile phone networks. Recently in Brazil, mobile operators are upgrading their networks to third generations systems (3G) providing to users broadband services such as video conferencing, Internet, digital TV and more. These new networks that provides mobility and high data rates has allowed the development of new market concepts. Currently the market is focused on the expansion of WiMAX technology, which is gaining increasingly the market for mobile voice and data. In Brazil, the commercial interest for this technology appears to the first award of licenses in the 3.5 GHz band. In February 2003 ANATEL held the 003/2002/SPV-ANATEL bidding, where it offered blocks of frequencies in the range of 3.5 GHz. The enterprises who purchased blocks of frequency were: Embratel, Brazil Telecom (Vant), Grupo Sinos, Neovia and WKVE, each one with operations spread in some regions of Brazil. For this and other wireless communications systems are implemented effectively, many efforts have been invested in attempts to developing simulation methods for coverage prediction that is close to reality as much as possible so that they may become believers and indispensable tools to design wireless communications systems. In this work wasm developed a genetic algorithm (GA's) that is able to optimize the models for predicting propagation loss at applicable frequency range of 3.5 GHz, thus enabling an estimate of the signal closer to reality to avoid significant errors in planning and implementation a system of wireless communication

Otimização do controle eletrônico do diagrama de radiação de arranjos de antenas usando algoritmos genéticos com codificação real

Antenna arrays are able to provide high and controlled directivity, which are suitable for radiobase stations, radar systems, and point-to-point or satellite links. The optimization of an array design is usually a hard task because of the non-linear characteristic of multiobjective, requiring the application of numerical techniques, such as genetic algorithms. Therefore, in order to optimize the electronic control of the antenna array radiation pattem through genetic algorithms in real codification, it was developed a numerical tool which is able to positioning the array major lobe, reducing the side lobe levels, canceling interference signals in specific directions of arrival, and improving the antenna radiation performance. This was accomplished by using antenna theory concepts and optimization methods, mainly genetic algorithms ones, allowing to develop a numerical tool with creative genes codification and crossover rules, which is one of the most important contribution of this work. The efficiency of the developed genetic algorithm tool is tested and validated in several antenna and propagation applications. 11 was observed that the numerical results attend the specific requirements, showing the developed tool ability and capacity to handle the considered problems, as well as a great perspective for application in future works.

Algoritmos genéticos aplicados a um comitê de LS-SVM em problemas de classificação

The pattern classification is one of the machine learning subareas that has the most outstanding. Among the various approaches to solve pattern classification problems, the Support Vector Machines (SVM) receive great emphasis, due to its ease of use and good generalization performance. The Least Squares formulation of SVM (LS-SVM) finds the solution by solving a set of linear equations instead of quadratic programming implemented in SVM. The LS-SVMs provide some free parameters that have to be correctly chosen to achieve satisfactory results in a given task. Despite the LS-SVMs having high performance, lots of tools have been developed to improve them, mainly the development of new classifying methods and the employment of ensembles, in other words, a combination of several classifiers. In this work, our proposal is to use an ensemble and a Genetic Algorithm (GA), search algorithm based on the evolution of species, to enhance the LSSVM classification. In the construction of this ensemble, we use a random selection of attributes of the original problem, which it splits the original problem into smaller ones where each classifier will act. So, we apply a genetic algorithm to find effective values of the LS-SVM parameters and also to find a weight vector, measuring the importance of each machine in the final classification. Finally, the final classification is obtained by a linear combination of the decision values of the LS-SVMs with the weight vector. We used several classification problems, taken as benchmarks to evaluate the performance of the algorithm and compared the results with other classifiers

Algoritmos genéticos canônico e elitista: uma abordagem comparativa

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Análise de fatores clínico-demográficos, psicológicos, hormonais e genéticos na síndrome da ardência bucal e ardor bucal secundário

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Estimação de parâmetros genéticos para resistência à infecção por IMNV em camarões Litopenaeus vannamei por meio de análise de sobrevivência

The main specie of marine shrimp raised at Brazil and in the world is Litopenaeus vannamei, which had arrived in Brazil in the `80s. However, the entry of infectious myonecrosis virus (IMNV), causing the infectious myonecrosis disease in marine shrimps, brought economic losses to the national shrimp farming, with up to 70% of mortality in the shrimp production. In this way, the objective was to evaluate the survival of shrimps Litopenaeus vannamei infected with IMNV using the non parametric estimator of Kaplan-Meier and a model of frailty for grouped data. It were conducted three tests of viral challenges lasting 20 days each, at different periods of the year, keeping the parameters of pH, temperature, oxygen and ammonia monitored daily. It was evaluated 60 full-sib families of L. vannamei infected by IMNV in each viral challenge. The confirmation of the infection by IMNV was performed using the technique of PCR in real time through Sybr Green dye. Using the Kaplan-Meier estimator it was possible to detect significant differences (p <0.0001) between the survival curves of families and tanks and also in the joint analysis between viral challenges. It were estimated in each challenge, genetic parameters such as genetic value of family, it`s respective rate risk (frailty), and heritability in the logarithmic scale through the frailty model for grouped data. The heritability estimates were respectively 0.59; 0.36; and 0.59 in the viral challenges 1; 2; and 3, and it was also possible to identify families that have lower and higher rates of risk for the disease. These results can be used for selecting families more resistant to the IMNV infection and to include characteristic of disease resistance in L. vannamei into the genetic improvement programs

Algoritmos evolutivos dedicados à reconfiguração de redes radiais de distribuição sob demandas fixas e variáveis: estudo dos operadores genéticos e parâmetros de controle

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)