Esta disciplina tem por objetivo ensinar os fundamentos da formulação de ração com o uso da programação não linear, por meio da implementação de casos no Microsoft Excel®. Rações serão elaboradas e discutidas criticamente.
• Formulação de ração de lucro máximo; • Formulação de ração utilizando matriz nutricional dinâmica; • Formulação de ração estocástica; • Formulação de ração multiobjetivo.
• Introdução à formulação de ração com uso da programação linear; • Introdução à formulação de ração com uso da programação não linear; • Implementação, no Microsoft Excel®, do programa de formulação de ração proposto por Guevara (2004), para encontrar o nível de energia metabolizável para frangos de corte para otimizar o retorno econômico; • Implementação, no Microsoft Excel®, do programa de formulação de ração proposto por Afrouziyeh et al. (2010) e Afrouziyeh et al. (2011), para encontrar o nível de energia metabolizável para poedeiras comerciais para otimizar o retorno econômico; • Elaboração, no Microsoft Excel®, de um programa de formulação de ração usando os modelos matemáticos propostos por Ahmadi & Rodehutscord (2012 a) e Ahmadi & Rodehutscord (2012 b) para encontrar a dose de fitase e a exigência de fósforo disponível para poedeiras comerciais para otimizar o retorno econômico; • Elaboração, no Microsoft Excel®, de um programa de formulação de ração de custo mínimo, considerando uma matriz nutricional dinâmica para a fitase. Esse caso será com suínos, e serão utilizadas as informações nutricionais de Rostagno et al. (2017) para matriz nutricional para a fitase; • Elaboração, no Microsoft Excel®, de um programa de formulação de ração de lucro máximo, para bovinos de corte, a partir dos modelos matemáticos propostos por Valadares Filho et al. (2016); • Elaboração, no Microsoft Excel®, de um programa de formulação de ração de lucro máximo, para búfalos; • Elaboração, no Microsoft Excel®, de um programa de formulação de ração estocástico, no Microsoft Excel®, considerando margem de segurança nos níveis nutricionais, baseando-se em Pesti et al. (1999), Roush et al. (2007) e Roush et al. (2009); • Elaboração, no Microsoft Excel®, de um programa de formulação de ração multiobjetivo, no Microsoft Excel®, baseando-se em Zhang e Roush (2002), Peña et al. (2009), Garcia-Launay et al. (2018) e Méda et al. (2021). ATIVIDADE DE EXTENSÃO: divulgação de um boletim técnico baseado em análise de caso (30h)
Básica: BERCHIELLI, T.T. ; PIRES, A.V.; OLIVEIRA, S.G. (Org.). Nutrição de Ruminantes. 2ed. Jaboticabal: FUNEP, 2011. 616p. SAKOMURA, N.K.; SILVA, J.H.V.; COSTA, F.G.P.; FERNANDES, J.B.K.; HAUSCHILD, L. Nutrição de não ruminantes. Jaboticabal: FUNEP, 2014. 678p. SAKOMURA, N.K.; ROSTAGNO, H.S. Métodos de Pesquisa em Nutrição de Monogástricos. 2ed. Jaboticabal: FUNEP, 2016. 262p. Complementar: AHMADI, H.; RODEHUTSCORD, M. A meta-analysis of responses to dietary nonphytate phosphorus and phytase in laying hens. Poultry Science, v. 91, p. 2072–2078, 2012 a. AHMADI, H.; RODEHUTSCORD, M. Erratum to “A meta-analysis of responses to dietary nonphytate phosphorus and phytase in laying hens” [Poult. Sci. 91(8):2072–2078]. Poultry Science v. 91, p. 2412–2412, 2012 b. AFROUZIYEH, M.; SHIVAZAD, M.; CHAMANI, M; DASHTI, G. Use of nonlinear programming to determine the economically optimal energy density in laying hens diet during phase 1. African Journal of Agricultural Research, v. 5, p. 2770 - 2777, 2010. AFROUZIYEH, M.; SHIVAZAD, M.; CHAMANI, M.; DASHTI, G.; AMIRDAHRI, S. Use of nonlinear programming to determine the economically optimal energy density in laying hens diet during phase 2. Journal Applied Poultry Research, v. 20, p. 50-55, 2011. CERRATE, S.; WALDROUP, P. Maximum profit feed formulation of broilers: 1. development of a feeding program model to predict profitability using non linear programming. International Journal of Poultry Science, v. 8, p. 205-215, 2009 a. CERRATE, S.; WALDROUP, P. Maximum Profit Feed Formulation of Broilers: 2. Comparison among Different Nutritional Models. International Journal of Poultry Science, v. 8, p. 216-228, 2009 b. CERRATE, S.; WALDROUP, P. Maximum Profit Feed Formulation 3. Interaction Between Energy Content and Temperature. International Journal of Poultry Science, v. 9, p. 634-640, 2010 a. CERRATE, S.; WALDROUP, P. Maximum Profit Feed Formulation. 4. Interaction Between Energy Content and Feed Form. International Journal of Poultry Science, v. 9, p. 641-647, 2010 b. EITS, R.M.; GIESEN, G.W.J.; KWAKKEL, R.P.; VERSTEGEN, M.W.A.; DEN HARTOG, L.A. Dietary balanced protein in broiler chickens. 2. An economic analysis. Bristish Poultry Science, v. 46, p. 310-317, 2005 a. EITS, R.M.; KWAKKEL, R.P.; VERSTEGEN, M.W.A. VERSTEGEN, M.W.A.; Dietary balanced protein in broiler chickens. 1. A flexible and practical tool to predict dose-response curves. Bristish Poultry Science, v. 46, p. 300-309, 2005 b. GARCIA-LAUNAY, F.; DUSART, L.; ESPAGNOL, S.; LAISSE-REDOUX, S.; GAUDRÉ, D.; MÉDA, B; WILFART, A. Multiobjective formulation is an effective method to reduce environmental impacts of livestock feeds. British Journal of Nutrition, v 120, p. 1298–1309, 2018. MÉDA, B.; GARCIA-LAUNAY, F.; DUSART, L.; PONCHANT, P.; ESPAGNOL, S.; WILFART, A. Reducing environmental impacts of feed using multiobjective formulation: What benefits at the farm gate for pig and broiler production? Animal, v. 15 (100024), 2021. GUEVARA, V. R. Use of nonlinear programming to optimize performance response to energy density in broiler feed formulation. Poultry Science, v. 83, p. 147-151, 2004. LANNA, D.P.D.; TEDESCHI, L.O.; BELTRAME-FILHO, J.A. Modelos lineares e não lineares de uso de nutrientes para formulação de dietas de ruminantes. Scientia agricola, Piracicaba, v. 56, p. 479-488, 1999. PEÑA, T.; LARA, P.; CASTRODEZA, C. Multiobjective stochastic programming for feed formulation. Journal of the Operational Research Society, v. 60, p. 1738-1748, 2009. PESTI, G.M.; SEILA, A.F. The Use of an electronic spreadsheet to solve linear and non-linear stochastic feed formulation problems. Journal of Applied Poultry Reseach, v. 8, p. 110-112, 1999. ROSTAGNO, H.S.; ALBINO, L.F.T.; HANNAS, M.I.; et al. Tabelas Brasileiras para Aves e Suínos: Composição de alimentos e exigências nutricionais. 4ªed. Viçosa: UFV, 2017. 488p. ROUSH, W. B.; PURSWELL, J.; BRANTON, S. L. An adjustable nutrient margin of safety comparison using linear and stochastic programming in an excel spreadsheet. Journal of Applied Poultry Research, v.16, p. 514-520, 2007. ROUSH, W.B.; PURSWELL, J.; BRANTON, S. L. Microsoft excel sensitivity analysis for linear and stochastic program feed formulation. Journal of Applied Poultry Research, v. 18, p. 85-89, 2009. SAXENA, P. Application of nonlinear programming for optimization of nutrient requirements for maximum weight gain in buffaloes. International Journal of Food Science and Nutrition Engineering, v. 1, p. 8-10, 2011. VALADARES FILHO, S.C.; MACHADO, P.A.S.; FURTADO, T.; CHIZZOTTI, M.L.; AMARAL, H.F. Tabelas Brasileiras de Composição de Alimentos para Ruminantes. Viçosa: UFV, 2015. ZHANG, F.; ROUSH, W.B. Multiple-objective (goal) programming model for feed formulation: an example for reducing nutrient variation. Poultry Science, v. 81, p. 182-192, 2002.
