Lógica fuzzy na seleção simultânea em couve e bata-doce

O melhoramento genetico visa obter plantas agronomicamente superiores as pre-existentes. Para isso, utilizam-se tecnicas para a selecao simultânea de caracteres, contudo ha limitacoes nos procedimentos tradicionais quanto a selecao de caracteristicas para intervalos comerciais desejados e caracteres qualitativos. Neste contexto, a logica fuzzy pode possibilitar a modelagem computacional da experiencia do pesquisador, considerando caracteres qualitativos e com intervalos predefinidos. Logo, objetivou-se desenvolver um sistema de logica fuzzy, para a selecao simultânea de varias caracteristicas nomelhoramento genetico da couve e da batata-doce e testar sua eficiencia comparando-o com o indice de Mulamba e Mock. Para isso, foram utilizados dados de dois experimentos: (1) delineamento em blocos ao acaso (DBC) com 24 familias de meios-irmaos de couve, utilizando quatro repeticoes e cinco plantas por parcela; (2) 24 genotipos de batata-doce, em DBC com quatro repeticoes e 10 plantas por parcela. No experimento 1, foram avaliadas caracteristicas quantitativas associadas a facilidade de tratos culturais e a produtividade de folhas e caracteristicas qualitativas associadas a qualidade das folhas. No experimento 2, foram avaliadas a produtividade de massa seca de ramas, a produtividade de raizes comerciais, o peso medio das raizes comerciais, o formato das raizes, resistencia a insetos, o teor de materia seca das raizes e a produtividade de refugo das raizes. Para todos os caracteres quantitativos, os valores geneticos foram obtidos via REML/BLUP. Posteriormente, estimou-se o ganho de selecao pelo indice de Mulamba e Mock. Os sistemas fuzzy foram desenvolvidos, utilizando o software R, sendo empregada a metodologia deMandani Min na etapa de fuzzificacao e o metodo do centroide na defuzzificacao. A logica fuzzy foi eficiente na selecao simultânea, fornecendo ganhos proximos aos obtidos pelo metodo de Mulamba e Mock, para os meios-irmaos de couve, alem de permitir adicionalmente a selecao de caracteres qualitativos. Para o experimento com batata-doce, a logica fuzzy possibilitou ganhos similares aos obtidos pela metodologia Mulamba e Mock, para o sistema FIM, todavia o sistema fuzzy propiciou maior ganho a produtividade deraizes comerciais, que e a caracteristica mais importante para o melhoramento. Ja para as caracteristicas relacionadas aos sistemas AH e AA, os ganhos foram superiores aos obtidos pelo indice de MM. Ossistemas fuzzy permitiram a selecao, para intervalos pre-definidos comercialmente, demonstrando ser uma ferramenta promissora ao melhoramento genetico.