WikiDer > EcoSim

EcoSim
Overview-Simulation.png

EcoSim индивидуальный хищник-жертва экосистема моделирование, в котором агенты могут развиваться. Он был разработан для исследования нескольких широких экологических вопросов, а также долгосрочных эволюционных закономерностей и процессов, таких как видообразование и макроэволюция.[1][2][3][4] EcoSim был разработан Робином Грасом из Виндзорского университета в 2009 году и до сих пор используется для исследований в его лаборатории биоинформатики и моделирования экосистем.

Основные концепции

У агентов есть модель поведения, которая позволяет эволюционному процессу изменять поведение хищников и жертв. Кроме того, существует механизм видообразования, который позволяет изучать глобальные закономерности, а также видоспецифические закономерности. В EcoSim геномные данные человека кодируют его поведенческую модель и представлены в виде нечеткая когнитивная карта (FCM). FCM содержит сенсорные концепции, такие как foodClose или predatorClose, внутренние состояния, такие как страх или голод, и двигательные концепции, такие как побег или воспроизведение. FCM представлен как массив значений с плавающей запятой, которые представляют степень влияния одной концепции на другую. Например, можно было бы ожидать, что сенсорная концепция predatorClose положительно повлияет на внутреннюю концепцию страха, что затем положительно повлияет на моторную концепцию бегства. Эти отношения между концепциями со временем развиваются, иногда придавая концепции новое значение. Кроме того, FCM является наследуемым, что означает, что новому агенту присваивается FCM, который представляет собой комбинацию агентов его родителей с возможными мутациями.

EcoSim придерживается определения вида «генотипический кластер».[5] Видообразование было реализовано с использованием метода алгоритма кластеризации с двумя средствами, разработанного для разделения существующего вида на два вида путем кластеризации особей, которые первоначально принадлежали к первому виду, в один из двух новых видов, каждый из которых содержит агенты, которые наиболее похожи между собой. Поскольку EcoSim имеет возможность допускать события видообразования, можно отслеживать события видообразования на протяжении всего прогона моделирования и строить фактические филогенетическое дерево.[6]

Каждый агент также обладает несколькими физическими характеристиками, такими как: максимальный и текущий возраст, минимальный возраст для спаривания, максимальная и текущая скорости, расстояние обзора, максимальный и текущий уровни энергии и количество энергии, передаваемой потомству. Энергия обеспечивается людьми за счет ресурсов (травы или мяса), которые они находят в окружающей среде. Агент потребляет некоторое количество энергии каждый раз, когда выполняет действие, и пропорционально сложности (количеству ребер) его FCM. Если человек использует всю свою энергию, он умирает.

Типичный прогон длится несколько десятков тысяч временных шагов. Каждый временной шаг включает время, необходимое каждому агенту для восприятия своего окружения, использования своей поведенческой модели для принятия решения, выполнения своего действия, а также время, необходимое для обновления членства видов, включая события видообразования и все параметры мира. При типичном запуске может родиться более одного миллиарда агентов и может быть создано несколько тысяч видов, что позволяет появиться новому поведению и агентам адаптироваться к постоянно меняющейся среде. Кроме того, была реализована пищевая цепочка, состоящая из трех уровней: первичные продуценты, хищники и жертвы, что позволяет происходить сложным взаимодействиям между агентами и совместной эволюцией. Все события, психическое состояние и действия каждого агента сохраняются для каждого временного шага каждого запуска. Это позволяет проводить глубокий статистический анализ всей системы с использованием нескольких специальных инструментов, которые мы разработали для извлечения, измерения и сопоставления любых возможных фактов, которые могут быть полезны для понимания основных и новых свойств системы.[7]

Научные публикации

Уже проведено несколько исследований с использованием EcoSim. Например, Devaurs и Gras [8] проанализировали закономерности обилия видов, наблюдаемые в сообществах, созданных с помощью EcoSim, на основе ряда журналов Фишера. Это исследование показывает, что сообщества видов, созданные с помощью моделирования, подчиняются тому же логнормальному закону, что и естественные сообщества, и что EcoSim может помочь оценить общий уровень разнообразия данного сообщества. В других исследованиях хаотическое поведение системы с мультифрактальными свойствами было доказано в [9] как это также наблюдалось для реальных экосистем. Машаехи и Гра [10] исследовали влияние пространственного распределения и пространственно-временной информации на видообразование. В более поздних исследованиях Golestani et al.[11] исследовали, как небольшие, случайно распределенные физические препятствия влияют на распределение популяций и видов, уровень связности популяций (например, поток генов), а также на способ и темп видообразования.

Рекомендации

  1. ^ Гра, Робин; Devaurs D .; Возняк А .; Аспиналл А. (2009). «Индивидуальное моделирование эволюции экосистемы хищник-жертва с использованием модели поведения нечеткой когнитивной карты». Искусственная жизнь. 15 (4): 423–463. CiteSeerX 10.1.1.618.6656. Дои:10.1162 / artl.2009.Gras.012. PMID 19463060.
  2. ^ Натали, Осбор (2 ноября 2011 г.). «Природа в цифрах: смоделированные экосистемы дают ответы на биологические вопросы». Международная научная сеть на этой неделе.
  3. ^ Ан, Ли (2011). «Моделирование человеческих решений в связанных человеческих и естественных системах: обзор агентно-ориентированных моделей». Экологическое моделирование. 229: 25–36. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2011.07.010.
  4. ^ Маклейн, Адам Дж .; Кристина Семенюкб; Грегори Дж. Макдермида; Даниэль Дж. Марсо (2011). «Роль агентных моделей в экологии и управлении дикой природой». Экологическое моделирование. 222 (8): 1544–1556. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2011.01.020.
  5. ^ Маллет, Дж. (1995). «Видовое определение современного синтеза». Тенденции в экологии и эволюции. 10 (7): 294–299. Дои:10.1016/0169-5347(95)90031-4. PMID 21237047.
  6. ^ Скотт, Райан; Гра Р. (2012). Сравнение дистанционных методов построения филогенетических деревьев с использованием индивидуального моделирования экосистем, EcoSim. Тринадцатая Международная конференция по синтезу и моделированию живых систем (Искусственная жизнь 13). С. 105–110. CiteSeerX 10.1.1.401.5208. Дои:10.7551 / 978-0-262-31050-5-ch015. ISBN 9780262310505.
  7. ^ Стивен, Филдс (2 августа 2011 г.). «Новые ресурсы ускоряют моделирование эволюции экосистемы для компьютерных ученых». Архивировано из оригинал 4 апреля 2015 г.. Получено 17 июля, 2012.
  8. ^ Devaurs, D .; Гра Р. (2010). «Образцы численности видов в моделировании экосистемы, изученные с помощью журналов Fisher». Практика и теория имитационного моделирования. 18: 100–123. CiteSeerX 10.1.1.739.5030. Дои:10.1016 / j.simpat.2009.09.012.
  9. ^ Голестани, А .; Гра Р. (2010). «Анализ закономерности моделирования экосистемы на индивидуальной основе». Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки. 20: 043120.
  10. ^ Машаехи, М .; Гра Р. (2012). «Изучение влияния пространственного распределения и пространственно-временной информации на видообразование с использованием моделирования экосистемы на индивидуальной основе». Журнал вычислительной техники. 2: 98–103.
  11. ^ Голестани, А .; Gras R .; Кристеску М. (август 2012 г.). «Видообразование с потоком генов в гетерогенном виртуальном мире: могут ли физические препятствия ускорить видообразование?». Труды Королевского общества B: биологические науки. 279 (1740): 3055–3064. Дои:10.1098 / rspb.2012.0466. ЧВК 3385488. PMID 22513856.

внешняя ссылка