Estimativas de herdabilidade para perímetro escrotal de animais da raça Nelore

Estimaram-se parâmetros genéticos e de ambiente para perímetro escrotal ao sobreano (PE) de 9.355 animais da raça Nelore. Foram considerados no modelo o efeito aleatório de animal e os efeitos fixos de grupo contemporâneo (GC) e os efeitos linear e quadrático das covariáveis idade ao sobreano (IDS) e peso ao sobreano ajustado aos 550 dias de idade (PSAJ). O grupo contemporâneo foi definido pelas variáveis: ano, estação e fazenda de nascimento, grupo de manejo ao nascimento, desmama e sobreano. As estimativas de herdabilidade foram 0,42 ± 0,04, quando considerados PSAJ e IDS como covariáveis; 0,41± 0,04, considerando-se PSAJ como covariável; e 0,35 ± 0,03, com apenas IDS como covariável.

Determinação dos parâmetros do controlador preditivo generalizado com função de pesos variante no tempo através de algoritmos genéticos

The predictive control technique has gotten, on the last years, greater number of adepts in reason of the easiness of adjustment of its parameters, of the exceeding of its concepts for multi-input/multi-output (MIMO) systems, of nonlinear models of processes could be linearised around a operating point, so can clearly be used in the controller, and mainly, as being the only methodology that can take into consideration, during the project of the controller, the limitations of the control signals and output of the process. The time varying weighting generalized predictive control (TGPC), studied in this work, is one more an alternative to the several existing predictive controls, characterizing itself as an modification of the generalized predictive control (GPC), where it is used a reference model, calculated in accordance with parameters of project previously established by the designer, and the application of a new function criterion, that when minimized offers the best parameters to the controller. It is used technique of the genetic algorithms to minimize of the function criterion proposed and searches to demonstrate the robustness of the TGPC through the application of performance, stability and robustness criterions. To compare achieves results of the TGPC controller, the GCP and proportional, integral and derivative (PID) controllers are used, where whole the techniques applied to stable, unstable and of non-minimum phase plants. The simulated examples become fulfilled with the use of MATLAB tool. It is verified that, the alterations implemented in TGPC, allow the evidence of the efficiency of this algorithm

Estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros por meio de análise de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs

Modelos de regressão aleatória foram utilizados neste estudo para estimar parâmetros genéticos da produção de leite no dia do controle (PLDC) em caprinos leiteiros da raça Alpina, por meio da metodologia Bayesiana. As estimativas geradas foram comparadas às obtidas com análise de regressão aleatória, utilizando-se o REML. As herdabilidades encontradas pela análise Bayesiana variaram de 0,18 a 0,37, enquanto, pelo REML, variaram de 0,09 a 0,32. As correlações genéticas entre dias de controle próximos se aproximaram da unidade, decrescendo gradualmente conforme a distância entre os dias de controle aumentou. Os resultados obtidos indicam que: a estrutura de covariâncias da PLDC em caprinos ao longo da lactação pode ser modelada adequadamente por meio da regressão aleatória; a predição de ganhos genéticos e a seleção de animais geneticamente superiores é viável ao longo de toda a trajetória da lactação; os resultados gerados pelas análises de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs e o REML foram semelhantes, embora as estimativas das variâncias genéticas e das herdabilidades tenham sido levemente superiores na análise Bayesiana, utilizando-se a Amostragem de Gibbs.

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.

Estimativas de herdabilidade e correlações para escores visuais, peso e altura ao sobreano em rebanhos da raça Nelore

Os objetivos neste trabalho foram avaliar as relações entre os escores visuais de estrutura corporal, precocidade e musculosidade ao sobreano (aproximadamente 550 dias de idade) com características de crescimento para verificar as possibilidades de utilizar essas características como critérios de seleção. Foram obtidas estimativas dos componentes de covariâncias por máxima verossimilhança restrita empregando-se um modelo animal com o efeito fixo de grupo contemporâneo e a idade como covariável (efeitos linear e quadrático). Os grupos contemporâneos foram definidos pelas variáveis: sexo; ano, estação e fazenda de nascimento; e fazenda e grupo de manejo aos 120, 210, 365 e 550 dias de idade. Foram utilizadas 1.367 observações de estrutura corporal, precocidade e musculosidade. As estimativas de herdabilidade foram de 0,24 ± 0,09 para estrutura corporal; 0,63 ± 0,12 para precocidade e 0,48 ± 0,11 para musculosidade, e as estimativas de correlações genéticas entre os escores foram 0,49 entre estrutura corporal e precocidade; 0,63 entre estrutura corporal e musculosidade; e 0,90 entre precocidade e musculosidade. As correlações genéticas entre os escores de estrutura corporal, precocidade e musculosidade, e o peso ao sobreano foram todas positivas (0,83; 0,42 e 0,50, respectivamente), enquanto as estimativas de correlações genéticas entre altura de posterior e os escores de estrutura corporal, precocidade e musculosidade, respectivamente, foram 0,57, -0,29 e -0,33. As características estrutura corporal, precocidade e musculosidade ao sobreano apresentaram variação genética aditiva de moderada a alta. As correlações genéticas dos escores com altura do posterior indicam que a seleção de animais mais altos, ainda que indireta, pode ocasionar aumento da estrutura corporal média dos animais, que poderão ser menos precoces e menos musculosos ao sobreano. A seleção para os escores visuais, principalmente para estrutura corporal, deve promover aumento no peso ao sobreano dos animais.

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