English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

xiii 1 Introdução 1 1.1 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Organização do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Revisão bibliográfica 5 2.1 Manejo de plantas daninhas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2 Resistência de plantas daninhas a herbicidas . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.1 Dinâmica da resistência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3 Controle ótimo 19 3.1 Controle ótimo contínuo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.1 O princípio do máximo para o caso contínuo . . . . . . . . . . . 22 3.2 Controle ótimo para tempo discreto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.2.1 O princípio do máximo para o caso discreto . . . . . . . . . . . . 24 3.3 Solução numérica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.3.1 Programação não linear . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.3.2 Programação não linear inteira mista . . . . . . . . . . . . . . . 29 4 Modelos para análise de populações de plantas daninhas 37 4.1 Modelo populacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.2 Modelo de dose-resposta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.3 Modelo de pressão seletiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 v 5 Modelo populacional de plantas daninhas considerando a dinâmica da resistência 45 5.1 Modelo de densidade do banco de sementes . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.2 Modelo de dose-resposta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.3 Modelo dinâmico da resistência de plantas daninhas . . . . . . . . . . . 47 5.3.1 Pressão seletiva para a frequência dos alelos dominante e recessivo 47 5.3.2 Genótipo resistente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5.4 Modelo dinâmico para múltipla resistência . . . . . . . . . . . . . . . . 49 6 Problema de otimização do manejo de plantas daninhas 51 6.1 Definindo o problema econômico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 6.2 Modelo de otimização com aplicação da sequência de um único herbicida 53 6.3 Modelo de otimização com rotação de herbicidas . . . . . . . . . . . . . 56 6.4 Solução numérica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 6.4.1 Aplicação do método branch and bound . . . . . . . . . . . . . . 59 6.4.2 Algoritmo ASA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7 Resultados de simulação 63 7.1 Equilíbrio da população de plantas daninhas . . . . . . . . . . . . . . . 64 7.2 Frequência genética . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 7.3 Estratégia de controle ótimo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 7.4 Impacto da resistência de plantas daninhas na solução . . . . . . . . . . 69

Modelo de otimização para o controle de plantas daninhas usando programação não linear inteira mista