| Summary: | Este trabalho foi conduzido com o objetivo de comparar a formulação de ração por meio da programação linear (custo mínimo) e programação não linear (lucro máximo) para poedeiras comerciais. Utilizou-se 288 poedeiras da linhagem Hisex® White de 33 a 45 semanas de idade, com 1,540 ± 0,1167 kg de peso corporal. As aves foram distribuídas em delineamento em blocos ao acaso, com seis tratamentos com seis repetições de oito aves cada, totalizando 36 parcelas. Os tratamentos experimentais foram: 1) ração de custo mínimo com exigências nutricionais das Tabelas Brasileiras para Aves e Suínos; 2) ração de custo mínimo com as exigências nutricionais recomendadas pelo Manual da Linhagem; 3) ração de custo mínimo com exigências nutricionais obtidas de modelos matemáticos para otimização de desempenho; 4) ração de lucro máximo em cenário de mercado normal; 5) ração de lucro máximo em cenário de mercado favorável; e 6) ração de lucro máximo em cenário de mercado desfavorável. O desempenho foi avaliado por meio do consumo de ração, produção de ovos, peso dos ovos, massa de ovos e conversão alimentar. Na qualidade interna e externa, em quatro ovos por parcela, foram avaliadas o peso do ovo, gravidade específica, resistência à quebra da casca, peso da casca, espessura da casca, coloração da gema, altura de albúmen e unidade Haugh. Para avaliação econômica calculou-se o lucro. Os dados foram submetidos a análise de variância e em caso de significância (P<0,05) foi aplicado o teste de Scott-Knott (5%). Não houve diferença estatística (P>0,05) para a unidade Haugh, altura do albúmen e para as características de qualidade externa de ovos. Verificou-se efeito de tratamento (P<0,05) nas características de desempenho e qualidade de ovos por meio do valor absoluto e relativos de albúmen e gema. De forma geral, os tratamentos com as exigências obtidas pelos modelos matemáticos seguido das obtidas pelo manual da linhagem, ambos da programação linear, proporcionaram melhores resultados de desempenho, pois as rações foram nutricionalmente mais densas, no entanto, pioraram os resultados econômicos. Conclui-se que rações formuladas por meio de programação linear propiciaram as aves melhor desempenho, todavia, sem correspondente benefício econômico comparadas as rações formuladas por meio de programação não linear. === This study aimed to compares the feed formulation using linear (minimal cost) and non-linear (maximum profit) programming for commercial hens. Thus, 288 Hisex® white layer hens, from 33 to 45 weeks old, with 1,54 ± 0,12 kg of BWwere used. The hens were distributed in randomized blocks, with six treatments and six replicates with eight birds per replicate, totaling 36 plots. The treatments were: 1) minimum cost feed formulation, with nutritional requirements proposed by Rostagno et al. (2011); 2) minimum cost feed formulation, with nutritional requirements recommended by strain management guide; 3) minimum cost feed formulation, with nutritional requirements obtained from mathematical models for performance optimization; 4) maximum profit feed formulation in normal market scenario; 5) maximum profit feed formulation in favorable market scenario; and 6) maximum profit feed formulation in an unfavorable market scenario. The performance was evaluated from feed intake, egg production, egg weight, egg mass and feed conversion ratio. In four eggs per pen was evaluated the internal and external egg quality: egg weight, specific gravity, shell resistance, shell weight, shell thickness, yolk color, albumen height and Haugh unit. To economic evaluation, profit was calculated. Data were submitted to variance analyses and when significant (P<0.05) Scott-Knott test (5%) was applied. There was no statistical difference (P>0.05) for Haugh unit, albumen height and external quality of the eggs. There was effect of treatment (P<0.05) on performance and eggs quality from absolute and relative values of yolk and albumen. In general, treatments with requirements obtained by mathematical models or by strain management guide, both from linear programming, improved the performance results, since diets were denser nutritionally, however, worsened the economic results. In summary, feed formulated by linear programming improves performance, however, worsens economic results compared with nonlinear programming.
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