Selection index and fuzzy logic applied to selection of sugarcane clones

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.The selection of sugarcane clones, based only on the phenotype, is a complex task for the breeder. The selected clones must show good behavior for different production characteristics and raw material quality. In order to solve this problem, there are different methodologies to assist the selection for multi-characteristics, the methods provide information on which the clones can combine, the best way, the characters of agronomic interest, for example, the different selection indices, widely used In animal and vegetable breeding, however, there is no information about the literature regarding the use of a fuzzy controller as a selection index. The general introduction of this thesis was elaborated in such a way as to present to the reader a brief introduction on the genetic improvement of sugarcane, the different selection indexes used in the area, as well as to provide the reader with information about fuzzy logic and Its potential to assist in genetic selection activities. The two chapters evaluated a population consisting of 220 clones, generate from crosses between different species of the Saccharum complex. In the first chapter we tested different selection indexes already consolidated in the literature and widely used by different breeding programs. electricity. Based on the results obtained in the first evaluation methodology, it was possible to observe that the selection index of Mulamba and Mock, without estimated economic weights, Mulamba and Mock with economic weights based on heritabilities and the Pesek and Baker index with the desired earnings based In the genetic standard deviations were efficient in the selection of sugarcane clones with good fiber yield, sucrose content and tons of high per hectare. The performance of the fuzzy controller proved to be efficient in the selection of clones for different purposes or ideotypes: conventional cultivation, energy cogeneration and multipurpose.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic