Índice de seleção e lógica fuzzy aplicada à seleção de clones de cana-de-açúcar

• Autor(a) principal: Azeredo, Amaro Afonso Campos de
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/11653
• topic: Cana-de-açúcar - Melhoramento genético; Inteligência Computacional; Inteligência artificial; Genética Quantitativa

A seleção de clones de cana-de-açúcar, baseada apenas no fenótipo, é uma tarefa complexa para o melhorista. Os clones selecionados devem apresentar comportamento satisfatório para diferentes caracteres de produção e de qualidade da matéria prima. Para buscar solucionar esse problema, existem diferentes metodologias para auxiliar a seleção para multicaracterísticas. Os métodos fornecem informações de quais clones conseguem combinar, da melhor maneira, os caracteres de interesse agronômico. Como exemplo, tem-se os diferentes índices de seleção, amplamente utilizados no melhoramento animal e vegetal. Contudo não há informações na literatura referentes à utilização de um controlador fuzzy como índice de seleção. A introdução geral dessa tese foi elaborada de maneira a apresentar ao leitor uma breve introdução a respeito do melhoramento genético da cana-de-açúcar, dos diferentes índices de seleção utilizados na área, assim como, fornecer ao leitor informações sobre a lógica fuzzy e o seu potencial para auxiliar nas atividades de seleção genética. Os dois capítulos avaliaram uma população constituída por 220 clones, oriundos de cruzamentos entre diferentes espécies do Genêro Saccharum. No primeiro capítulo foram testados diferentes índices de seleção já consolidados na literatura e amplamente utilizados por diferentes programas de melhoramento genético. Posteriormente, a população foi submetida a uma nova metodologia de seleção clonal, através de um controlador fuzzy, programado para classificar os clones em três ideótipos: os convencionais, com elevado teor de açúcar e biomassa; os de cogeração de energia elétrica, com maior teor de fibra e biomassa; e os multipropósito, com desempenho satisfatório para teores de fibra, sacarose e biomassa. Com base nos resultados obtidos na primeira metodologia de avaliação, foi possível observar que o índice de seleção de Mulamba e Mock, sem pesos econômicos estimados, Mulamba e Mock com pesos econômicos baseados nas herdabilidades e o índice de Pesek e Baker com os ganhos desejados baseados nos desvios padrão genético mostraram-se eficientes na seleção de clones de cana-de-açúcar com rendimento de fibra, conteúdo de sacarose e toneladas de colmos por hectare satisfatório. O desempenho do controlador fuzzy mostrou-se eficiente na seleção de clones para as diferentes finalidades ou ideótipos: cultivo convencional, cogeração de energia e multipropósito.