Publicação on-line; 21 ref.; 2 illus.; 2 tables; Summaries (En, Pt)

Abstract – The objective of this work was to propose a new stopping criterion
to shorten the computing time of the PampaPlus genetic improvement
software, while maximizing the genetic qualification index (GQI) of the
progeny, controlling inbreeding, and avoiding unintended culling. Data from
two beef-cattle herds integrating PampaPlus were used. Five mating scenarios
were built using different numbers of sires (9 to 37) and dams (142 to 568).
The analyzed algorithm inputs were: expected progeny differences, pedigree
information, maximum inbreeding, maximum and minimum number of
matches for each sire, and penalty weights for poor performance. The analyzed
response variables were computing time and the GQI of the progenies.
Three stopping criteria were used: original stopping criterion fixed at 1,000
iterations; saturation stopping criterion (SSC), based on GQI variance; and
Bhandari’s stopping criterion (BSC), which includes the generation interval
parameter. SSC and BSC reduced processing time in 24.43–53.64% and in
14.32–50.87%, respectively. BSC reaches solution in less time, without losses
in GQI quality. BSC is generalizable and effective to reduce the processing
time of mating recommendations.


Index terms: algorithm, animal breeding, decision support, mating systems.

Resumo – O objetivo deste trabalho foi propor um novo critério de parada
para diminuir o tempo de processamento do programa de melhoramento
genético PampaPlus, além de maximizar o índice de qualificação genética
(GQI) da progênie, controlar a endogamia e evitar o descarte não intencional.
Foram utilizados dados de dois rebanhos integrantes do PampaPlus. Cinco
cenários de acasalamento foram elaborados com diferentes números de touros
(9 a 37) e vacas (142 a 568). Os dados analisados foram: diferenças esperadas
na progênie, informações de pedigree, máxima endogamia, número máximo
e mínimo de acasalamentos por touro, e penalidades para desempenho
inferior. As variáveis analisadas foram tempo de processamento e o GQI
das progênies. Foram utilizados três critérios de parada: critério de parada
original, fixado em 1.000 iterações; critério de parada por saturação (SSC),
baseado na variância do GQI; e critério de parada de Bhandari (BSC), que
inclui o parâmetro de intervalo de gerações. O SSC e o BSC reduziram o tempo
de processamento em 24,43–53,64% e em 14,32–50,87%, respectivamente.
O BSC atinge solução em menos tempo, sem perda da qualidade do GQI.
O BSC é generalizável e efetivo em reduzir o tempo de processamento das
recomendações de acasalamento.


Termos para indexação: algoritmo, melhoramento animal, suporte à decisão,
sistemas de acasalamento