智能二代(Genetic Algorithm)饲料配方软件

智能二代饲料配方软件的使用（计算参数和配方筛选方式）一九七五年，美国芝加哥大学J.Holand教授提出了计算机遗传算法，为饲料配方软件智能化奠定了理论基础。

本软件是根据遗传算法编写而成，具有使用简单方便，计算出的配方“科学”、“实用”、“高效”等特点。

一，对下图计算窗口进行介绍1，“双击”，软件开始进行配方的计算筛选。

2，配方计算的步长。

数值越小，计算出的配方个数越多，计算速度也越慢。

软件推荐设置为“15”。

3，定义最多配方生成数量。

4，对符合筛选条件的配方给出“推荐”字样。

5，对“筛选条件”的各个参数进行重新设置。

6，在这里可以输入“>30”、“<50”、“=50”或直接“50”等限制条件对配方进行限制或查找。

二。

，点击“筛选设置”显示如下图1，（计算出）配方中“钙”的含量是营养需求的80%-130%符合筛选条件。

2，（计算出）配方中“粗纤维”的含量在3.3%正负40%的范围内符合筛选条件。

3，（计算出）配方中“酸碱平衡（DEB）”的值在100-500之间符合筛选条件。

4，（计算出）配方中“亚油酸”含量在1%-40%之间符合筛选条件。

5，（计算出）配方中“磷”的含量是营养需求的85%-130%符合筛选条件。

6，第二次筛选个数是个固定数值=100007，（计算出）配方数量删除精度。

8，（计算出）配方中“粗蛋白”含量同营养需求比较不大于0.1872时，符合筛选条件。

9，（计算出）配方中“能量”含量同营养需求比较不大于0.13时，符合筛选条件。

10，（计算出）配方中“氨基酸比例”同最佳氨基酸比例相差不大于15时，符合筛选条件。

11，（计算出）配方中各个原料使用量的限定。

（用户可以使用>、<等符号对原料使用量进行设定）12，（计算出）配方中“氨基酸比例”是根据a:（大宗原料+添加剂）显示,b:还是只根据（大宗原料）进行显示。

13，（计算出）配方的“排序方式”。

a:根据配方价格排序。

蛋鸡、肉鸡家禽用药物饲料添加剂MEDICATED FEED ADDITIVES FOR POULTRYRobert D. Rowland 博士　美国大豆协会，饲料和营养顾问导言和背景在家禽饲料中使用药物添加剂是为了改进肉和蛋的生产效率。

药物添加剂可以减少许多家禽健康问题，但是如果没有好的卫生和管理条件，药物添加剂也不能产生好的结果。

研究尚未发现某种单一的药物添加剂可以完成全部目标。

本文提到的所有饲料添加剂都是在美国批准使用的。

多数国家的政府要求用于家禽的药物添加剂都必须进行登记。

要求所提供的研究数据可以证明产品的安全性和有效性。

很多国家要求在允许药物添加剂使用之前进行饲喂试验。

在美国，所有药物添加剂在能够使用于家禽饲料之前必须经过食品和药物管理局（FDA）的批准。

公共卫生官员关心的是饲料中所使用的抗生素是否会引起耐抗生素的细菌和人的健康问题。

1998 年底，欧洲委员会(European Commission)提出禁用 4 种抗生素：杆菌肽锌、螺旋霉素、弗吉尼亚霉素和泰乐霉素磷酸盐。

这涉及斯堪地那维亚国家，特别是丹麦。

丹麦现已禁止在猪饲料中使用所有的非治疗性抗生素。

1999 年初，美国的5 个消费者和科学小组要求FDA 禁止使用某些已批准的饲用抗生素，由于它们也在人的医疗中使用。

20 年前，美国曾作出类似的要求，禁止使用饲用青霉素和四环素，因为它们是人医中的救急药。

后来美国的公众保健部( U.S. Department of Health & Human Services)作出结论说，饲料中使用青霉素和四环素对人无害，这才未禁用饲用抗生素。

FDA 必须对1999 年提出禁用某些抗生素的要求作出反应。

1999 年FDA 发布了一套新的对已有的和新的抗生素的管理条例。

有些美国动物保健品公司反映，新的FDA 条例将使他们不能再发现、研制和销售用于畜禽保健和提高生产性能的抗生素。

美国的畜牧业和养禽业可能得不到许多新的抗生素。

肉用种鸡的饲喂方案FEEDING PROGRAMS FOR BROILER BREEDERS目前在肉用仔鸡生长与发育过程中所见的多数优点给父母代种鸡的管理人员带来了一系列的麻烦。

生长速度与繁殖性能不是齐头并进的，显然，也不允许种鸡群表现出它的生长遗传潜力。

由于商品代肉鸡的食欲和年龄体重的增长，因此对幼龄种鸡的营养素限饲必须从早期开始，否则到后期将使问题更为严重。

现代种母鸡20 周龄的体重必须与它后代 6 周龄的体重相配比，所以难怪对父母代食欲的控制具有更大的挑战性。

与其它禽类不同，肉种鸡的绝对需要量受到限饲水平与日粮营养规格二者的影响，这点显然会使任何一个研究项目都变得更加复杂化，而且无疑是导致目前缺乏肉鸡研究项目的原因。

但是，这种双重影响意味着肉种鸡的营养素进食量可得到更严格地控制，因此也表示在按营养需要而满足进食量方面的巨大潜力。

过去几年以来一直有关于高产大胸肉肉鸡的介绍。

这类肉种鸡好像具有一些独特的性状，我们必须在饲喂计划中加以考虑。

高产肉鸡的母系往往比常规型的母鸡晚成熟4—7 天，同时净槽时间也较长。

一般来说，场长们不应像对待常规型母鸡那样很快地改变饲料给量或配方。

高产型公鸡也带来了一些饲喂管理方面的新问题，这些基本上都与它们的好斗行为有关。

表 1 所示为肉用种公鸡和母鸡的日粮规格。

后备母鸡育成方案不论什么品种的种公鸡和种母鸡都应按最佳饲料利用率进行培育。

饲料约占后备母鸡培育费用的60%，但这不等于说生产后备母鸡的饲喂计划应是“最便宜的”；因为这种方法不可避免地使成年鸡的生产性能降低。

优化饲料的利用是指为达到最低成本培育优质后备母鸡的调控生长速度的潜在实践。

表 1 肉种鸡营养规格育雏—育成种鸡(高峰料／只／日，克) 公母分饲165 155 140 (克／只／日) 近似蛋白水平(％) 18.0 16.0 15.5 16.0 16.5 12.0氨基酸(日粮的％)精氨酸赖氨酸蛋氨酸蛋＋胱氨酸色氨酸组氨酸亮氨酸异亮氨酸苯丙氨酸苯丙＋酪氨酸苏氨酸缬氨酸代谢能(千卡／公斤) 钙(％)可利用磷(％)钠(％) 0.720.900.420.740.180.190.920.750.620.950.750.8028500.950.420.180.620.720.380.630.140.170.840.670.550.900.700.7028000.900.400.180.530.600.300.530.110.140.710.510.410.650.520.6028503.250.390.180.580.640.330.570.120.150.750.580.460.700.590.6229003.350.400.180.620.680.350.600.130.160.800.620.490.790.630.6529503.500.420.190.480.500.230.400.100.120.600.400.300.500.400.5027000.850.380.18维生素(每公斤日粮)维生素A(国际单位)维生素D３（国际单位）胆碱当量(毫克)核黄素(毫克)泛酸(毫克)维生素B１２(毫克)叶酸(毫克)生物素(毫克)尼克酸(毫克)维生素K(毫克)维生素E(国际单位)硫胺素(毫克)吡哆醇(毫克)微量矿物质(每公斤日粮) 锰(毫克)铁(毫克)铜(毫克)锌(毫克)硒(毫克)碘(毫克) 7000 3000 80010 14.00.0131.0 0.20 40.0 3.025 2.2 2.580.0 70.0 10.0 80.00.31.01.饲料质的限制生长速度可以通过调节配方的“质量”而加以控制。

基于机器学习的智能饲料配方技术研究智能饲料配方技术是现代畜牧业领域的一项重要技术，它能够通过机器学习算法为不同动物的饲料配方提供科学、精确的指导，以达到提高畜禽生产效率和养殖品质的目标。

本文将重点探讨基于机器学习的智能饲料配方技术的研究进展和应用前景。

在畜牧业生产过程中，科学合理的饲料配方是实现高效养殖的重要保障。

传统的饲料配方依靠经验、试验和专家知识，存在着根据经验和规则进行的主观判断，没有充分利用现有的大数据和机器学习算法的优势。

而基于机器学习的智能饲料配方技术可以通过分析大量的数据、学习动物的生长发育规律和饲料成分之间的关系，为养殖业提供数据驱动的精准饲料配方。

要实现基于机器学习的智能饲料配方技术，首先需要构建一个庞大、完整的数据集。

这些数据可以包括动物的生长曲线、体重、饲料成分、环境因素等多种数据指标。

随着智能传感技术的发展，可以将智能传感器应用于养殖场，实时采集动物生长的各种指标，为机器学习提供更为准确的数据基础。

其次，机器学习算法是实现智能饲料配方的关键。

目前，常用的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

监督学习可以通过建立动物生长和饲料成分之间的映射关系模型，从而预测出最佳的饲料配方。

无监督学习可以通过聚类和降维等技术，发现隐藏在数据中的规律和关联性。

强化学习则可以通过与环境的不断交互，通过试错学习，逐步优化饲料配方。

基于机器学习的智能饲料配方技术还可以结合大数据和云计算等技术，实现远程监控和智能调整。

通过对多个养殖场的数据进行集中分析和比对，可以更好地发现养殖过程中的规律和问题，及时进行调整和改进。

同时，也可以通过智能设备将饲料配方发送到养殖场，实现自动化供料系统，提高饲料利用率和生产效益。

智能饲料配方技术的研究不仅能够提高养殖业的效益，还具有显著的环境保护作用。

合理的饲料配方可以减少养殖动物对环境的负荷，降低氮和磷等营养物质的排放量，减少环境污染。

此外，通过减少过量添加抗生素和激素等添加剂，还可以提高产品的质量和安全性，增强消费者的信任度。

饲料配方软件使用指南 Modified by JEEP on December 26th, 2020.饲料配方软件使用指南一、能氮平衡（过胃）计算--解决日粮在胃瘤中的发酵问题计算目的：能氮平衡计算的目的是为了最大限度、最高效的使降解蛋白生成胃瘤微生物蛋白，也就是说日粮中“可消化蛋白”含量最高。

手工计算：很难！（一线80%以上配方师不会能氮平衡计算）Feed mix 反刍营养百分百-饲料配方软件能氮平衡（过胃）计算（如图）说明：1、日粮能氮平衡=0或接近0，说明降解蛋白最高效的生成胃瘤微生物蛋白（“可消化蛋白”含量最高）。

2、建议用户不要使用能氮平衡<的日粮配方。

3、“品质最好”即是能氮平衡最接近0的配方。

另外大家可以观看《养殖效果最好的计算方法》这个视频，视频中对能氮平衡（过胃）计算有更详细的讲解及软件如何根据“能氮平衡”计算饲料日粮。

二、过肠计算--解决营养在肠道中的吸收问题计算目的：通过过肠计算，使食物中营养最大限度被动物吸收，也就是说随粪便排除的营养最少。

（日粮中可吸收蛋白含量最高）手工计算：比能氮平衡计算还难，还要复杂！Feed mix 反刍营养百分百-饲料配方软件过肠计算（如图）说明：1、软件评价配方过肠，采用的是“可吸收蛋白/单价”。

2、“配方最优”就是过肠最好的配方另外大家可以观看《养殖效果最好的计算方法》这个视频，视频中对过肠计算有更详细的讲解及软件如何根据“过肠计算”计算饲料日粮。

三、可代谢蛋白中氨基酸含量计算—解决营养代谢问题计算目的：使进入血液后的营养最大限度的变成“肉、蛋、奶”，随尿液排出体外的营养越少越好！手工计算：比能氮平衡和过肠计算都难，可以说手工基本计算不了。

Feed mix 反刍营养百分百软件可代谢蛋白中氨基酸含量计算（如图）说明：1、“需求量”的数值前，一定要加“MP”。

2、MP中赖氨酸：蛋氨酸=3:1，这样的日粮营养代谢最好。

3、预混添加剂中使用的氨基酸应该是“过瘤胃氨基酸”另外大家可以观看《可代谢蛋白中氨基酸含量计算方法》这个视频，视频中对可代谢蛋白中氨基酸含量计算有更详细的讲解及软件如何计算可代谢蛋白中氨基酸含量。

饲料配方软件配方计算能力比较饲料成本每吨降低100元的计算方法我一直非常想用“ (Genetic Algorithm)饲料配方软件”同其他饲料配方软件PK一下饲料配方的计算能力，很多饲料软件一直在介绍功能如何强大，就是不介绍、不演示配方的计算能力。

现在好了，终于找到了几个软件的演示结果。

“ (Genetic Algorithm)饲料配方软件”同其他软件比较，很多时候，饲料成本很容易降低100元/吨，但计算出的配方在饲料的适口性、日采食量、日增重、饲料的消化性以及营养代谢等关键重要因素方面更佳。

一：猪鸡饲料配方PK假如你平时使用类似下面配方进行饲料的加工和生产，请注意了!-------------你的饲料成本在不影响养殖效果的情况下，还可以降低100元/吨成本。

如下，图片所示：VS根据实际生长状况（类似NRC2012）、天气温度等因素生成营养需求，计算最符合氨基酸最佳比例模型的饲料配方。

我用一图提供的原料数据和营养需求，使用“(Genetic Algorithm)饲料配方软件”从不同角度计算了几套配方，每套配方成本都降低90-130元/吨左右。

说明一下：饲料成本虽然降低100元，但新计算的配方保证饲料的适口性、日采食量、日增重、饲料的消化性以及营养代谢等关键因素。

二：软件奶牛饲料配方计算能力ＰＫ随便找个软件进行对比，如下图。

配方更精确，营养更合理。

ＶＳ以干物质为基础，采用过胃（能氮平衡）、过肠、MP（可代谢蛋白）中氨基酸含量对饲料日粮进行TMR计算。

三：羊饲料配方计算能力ＰＫＶＳ以干物质为基础，采用过胃（能氮平衡）、过肠、MP（可代谢蛋白）中氨基酸含量对饲料日粮进行TMR计算。

四：计算能力比较方式采用现场演示，做到“眼见为实”。

北京或来北京的朋友都可参加。

反刍牛羊饲料日粮采用TMR方式计算。

AI提高饲料转化率的研究引言饲料转化率是衡量动物饲养效益的重要指标之一，也是农业生产中的关键问题之一。

随着科技的发展，人工智能（AI）在农业领域得到了广泛应用，并为提高饲料转化率提供了新的解决方案。

本文将探讨AI在提高饲料转化率方面的研究成果和应用前景。

AI在饲料配方优化中的应用饲料配方的合理性对提高饲料转化率至关重要。

传统的饲料配方过程往往基于经验和试错，存在着效率低、人力成本高等问题。

而AI技术可以通过分析大量的数据和建立数学模型，快速准确地完成饲料配方的优化。

首先，AI可以运用机器学习算法对大量的动物蛋白质需求、能量需求等数据进行分析，通过学习和总结不同动物的饲养特点和需求，建立相应的模型。

这些模型可以根据动物的品种、生长阶段、环境条件等因素，精准地计算出每只动物的饲料需求量，从而实现饲料的个性化定制。

与传统方法相比，AI的饲料配方优化能够更好地满足动物的营养需要，提高饲料的利用率，进而提高饲料转化率。

其次，AI可以结合基因测序技术和大数据分析，对不同品种的动物进行基因组学研究。

通过分析动物基因与饲料转化率之间的关系，可以发现与饲料转化率相关的关键基因，并通过基因编辑等技术进行优化。

这种基于AI的基因改良方法可以提高动物对饲料的消化吸收效率，从而进一步提高饲料转化率。

AI在饲料管理中的应用除了在饲料配方优化方面的应用外，AI还可以广泛应用于饲料管理中，从而提高饲料转化率。

AI可以通过光谱分析技术对饲料的质量进行快速准确的检测。

传统的饲料质量检测方法需要进行繁琐的实验室分析，而AI可以通过对光谱数据的分析，实现对饲料中的营养成分、抗生素残留等指标的快速测定。

这种快速准确的饲料检测方法不仅可以节约时间和成本，还可以保证动物饲养过程中的饲料质量，提高饲料转化率。

AI还可以在饲养过程中通过传感器技术对动物的饮水、饲料消耗量等进行实时监测。

通过对大量实时监测数据的分析，AI可以自动判断动物的饲养状态，并及时进行调整。

奶牛饲料配方软件概述刘军彪;刘光磊;董文超;杨光【期刊名称】《中国奶牛》【年(卷),期】2014(000)008【摘要】The development, application and prospect of formulation software were introduced from the aspects of optimization model, nutrient requirement model and feed raw materials database by this paper. Thus it can provide the preliminary understanding on the formulation software of dairy cows for the beginners.%本文从饲料配方软件的优化模型、营养需要模型、饲料原料数据库三方面入手介绍了配方软件的发展、应用以及发展趋势，旨在让刚接触奶牛配方软件的新手对配方软件有个初步的了解。

【总页数】4页(P54-57)【作者】刘军彪;刘光磊;董文超;杨光【作者单位】光明荷斯坦牧业有限公司，上海200436;光明荷斯坦牧业有限公司，上海200436;光明荷斯坦牧业有限公司，上海200436;光明荷斯坦牧业有限公司，上海 200436【正文语种】中文【中图分类】S823.4【相关文献】1.奶牛饲料配方设计常见误区解析 [J], 陈波;2.应用Excel 2000软件求解奶牛饲料配方 [J], 王京仁;李淑红;夏维福;李琳;王文彬;张大顺3.缺什么补什么：黑龙江八五一一农场奶牛饲料有配方 [J],4.缺什么补什么：黑龙江八五一一农场奶牛饲料有配方 [J],5.北京奶农手机制定奶牛饲料配方 [J], 无因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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