에코심

EcoSim
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EcoSim은 에이전트가 진화할 수 있는 개인 기반의 포식자-사료 생태계 시뮬레이션입니다.그것은 분화 및 거시 [1][2][3][4]진화 같은 장기적인 진화 패턴과 과정뿐만 아니라 몇 가지 광범위한 생태학적 문제를 조사하도록 설계되었다.EcoSim은 2009년 윈저 대학의 Robin Gras에 의해 설계되었으며, 현재도[when?] 그의 생물정보학 및 생태계 시뮬레이션 연구실에서 연구에 사용되고 있다.

주요 개념

에이전트에는 진화 과정을 통해 포식자와 먹잇감의 행동을 수정할 수 있는 행동 모델이 있습니다.또한 종 고유의 패턴뿐만 아니라 글로벌 패턴을 연구할 수 있는 분화 메커니즘이 있습니다.EcoSim에서 개인의 게놈 데이터는 행동 모델을 코드화하고 퍼지 인지 지도(FCM)로 표현된다.FCM은 foodClose나 predatorClose와 같은 감각 개념, 두려움이나 배고픔과 같은 내부 상태, 탈출이나 번식 같은 운동 개념을 포함합니다.FCM은 하나의 개념이 다른 개념에 영향을 미치는 정도를 나타내는 부동소수점 값의 배열로 나타납니다.예를 들어 감각개념 predatorClose는 내부개념 공포에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상되며, 이는 이스케이프 모터 개념에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.이러한 개념 간의 관계는 시간이 지남에 따라 진화하며, 때로는 개념에 새로운 의미를 부여합니다.또한 FCM은 유전성이며, 새로운 약제에는 부모의 FCM과 가능한 돌연변이를 조합한 FCM이 부여된다.

EcoSim은 종의 "[5]유전자 클러스터" 정의에 가입합니다.종분화는 처음에 첫 번째 종에 속했던 개체들을 새로운 두 종 중 하나로 군집화함으로써 기존 종을 두 종으로 분할할 수 있도록 설계된 2-평균 군집화 알고리즘 기술을 사용하여 구현되었으며, 각각의 개체는 서로 가장 유사한 작용제를 포함하고 있다.EcoSim은 특정 이벤트를 발생시킬 수 있는 기능을 가지고 있기 때문에 시뮬레이션 실행 시 특정 이벤트를 추적하여 실제 계통 발생 [6]트리를 구축할 수 있습니다.

각 작용제는 또한 최대 및 현재 나이, 최소 짝짓기 연령, 최대 및 현재 속도, 시거리, 최대 및 현재 에너지 수준, 그리고 자손에게 전달되는 에너지 양과 같은 몇 가지 물리적 특성을 가지고 있습니다.에너지는 개인이 환경에서 발견한 자원(풀 또는 고기)에 의해 개인에게 공급됩니다.에이전트는 액션을 수행할 때마다 FCM의 복잡성(에지 수)에 비례하여 에너지를 소비합니다.만약 개인이 모든 에너지를 사용한다면, 그는 죽는다.

일반적인 실행은 수만 번의 시간 단계를 거칩니다.각 단계에는 각 에이전트가 자신의 환경을 인식하고, 그 행동 모델을 사용하여 결정을 내리고, 그 액션을 수행하고, 종별 이벤트와 모든 월드 파라미터를 포함하여 종 멤버쉽을 갱신하는 데 필요한 시간이 포함됩니다.일반적인 실행에서는 10억 개 이상의 에이전트가 태어나고 수천 개의 종이 생성될 수 있습니다.이것에 의해, 새로운 행동이 출현해, 에이전트는 계속 변화하는 환경에 적응할 수 있습니다.또한 1차 생산자, 포식자, 먹이 등 3단계로 구성된 먹이사슬을 구현하여 에이전트 간의 복잡한 상호작용과 공진화를 가능하게 하였다.모든 이벤트, 모든 에이전트의 정신 상태 및 액션은 모든 실행의 모든 시간 단계에 대해 저장됩니다.이것에 의해,[7] 시스템의 기초가 되는 속성과 새로운 속성을 이해하는 데 도움이 될 가능성이 있는 사실을 추출, 측정, 관련짓기 위해서, 몇개의 전용 툴을 사용해 시스템 전체를 상세하게 통계적으로 분석할 수 있습니다.

리서치 출판물

EcoSim을 사용하여 이미 여러 연구가 수행되었습니다.예를 들어 Devaurs와 Gras는 Fisher의 로그 시리즈를 기반으로 EcoSim에 의해 생성된 커뮤니티에서 관찰된 종의 풍부성 패턴을 분석했습니다.이 연구는 시뮬레이션에 의해 생성된 종의 군집들이 자연 군집과 동일한 로그 정규 법칙을 따르고 EcoSim이 주어진 군집의 전반적인 다양성 수준을 평가하는 데 도움을 줄 수 있다는 것을 보여준다.다른 연구에서, 다분할 특성을 가진 시스템의 혼돈한 행동은 실제 생태계에 대해서도 관찰되었기 때문에 에서 증명되었다.Mashayekhi와 Gras는 공간 분포와 시공간 정보가 분화에 미치는 영향을 조사했다.보다 최근의 연구에서 골레스타니 외 [11]연구진은 개체군과 종의 분포, 개체군 연결 수준(예: 유전자 흐름), 분화의 모드와 속도 등에 대해 얼마나 작은 무작위 분포 물리적 장애물이 영향을 미치는지 조사했다.

레퍼런스

  1. ^ Gras, Robin; Devaurs D.; Wozniak A.; Aspinall A. (2009). "An individual-based evolving predator-prey ecosystem simulation using a Fuzzy Cognitive Map model of behavior". Artificial Life. 15 (4): 423–463. CiteSeerX 10.1.1.618.6656. doi:10.1162/artl.2009.Gras.012. PMID 19463060. S2CID 1883312.
  2. ^ Nathalie, Osbore (November 2, 2011). "Nature by numbers: Simulated ecosystems provide answers to biological questions". International Science Grid this Week.
  3. ^ An, Li (2011). "Modeling human decisions in coupled human and natural systems: Review of agent-based models". Ecological Modelling. 229: 25–36. doi:10.1016/j.ecolmodel.2011.07.010.
  4. ^ McLane, Adam J.; Christina Semeniukb; Gregory J. McDermida; Danielle J. Marceau (2011). "The role of agent-based models in wildlife ecology and management". Ecological Modelling. 222 (8): 1544–1556. doi:10.1016/j.ecolmodel.2011.01.020.
  5. ^ Mallet, J. (1995). "A species definition for the modern synthesis". Trends in Ecology and Evolution. 10 (7): 294–299. doi:10.1016/0169-5347(95)90031-4. PMID 21237047.
  6. ^ Scott, Ryan; Gras R. (2012). Comparing Distance-Based Phylogenetic Tree Construction Methods Using An Individual-Based Ecosystem Simulation, EcoSim. The Thirteenth International Conference on the Synthesis and Simulation of Living Systems (Artificial Life 13). pp. 105–110. CiteSeerX 10.1.1.401.5208. doi:10.7551/978-0-262-31050-5-ch015. ISBN 9780262310505.
  7. ^ Stephen, Fields (August 2, 2011). "New resources speed up ecosystem evolution simulations for computer scientist". Archived from the original on April 4, 2015. Retrieved July 17, 2012.
  8. ^ Devaurs, D.; Gras R. (2010). "Species abundance patterns in an ecosystem simulation studied through Fisher's logseries". Simulation Modelling Practice and Theory. 18: 100–123. CiteSeerX 10.1.1.739.5030. doi:10.1016/j.simpat.2009.09.012.
  9. ^ Golestani, A.; Gras R. (2010). "Regularity analysis of an individual-based ecosystem simulation". Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 20: 043120 (4): 043120. Bibcode:2010Chaos..20d3120G. doi:10.1063/1.3514011.
  10. ^ Mashayekhi, M.; Gras R. (2012). "Investigating the Effect of Spatial Distribution and Spatiotemporal Information on Speciation using Individual-Based Ecosystem Simulation". Journal of Computing. 2: 98–103.
  11. ^ Golestani, A.; Gras R.; Cristescu M. (August 2012). "Speciation with gene flow in a heterogeneous virtual world: can physical obstacles accelerate speciation?". Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 279 (1740): 3055–3064. doi:10.1098/rspb.2012.0466. PMC 3385488. PMID 22513856.

외부 링크