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Teoria da Distribuição Livre Ideal Ecologia de Populações Prof. Dr. Harold Gordon Fowler [email protected]

Distribuição Livre Ideal

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Distribuição Livre Ideal

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Page 1: Distribuição Livre Ideal

Teoria da Distribuição Livre Ideal

Ecologia de Populações

Prof. Dr. Harold Gordon Fowler

[email protected]

Page 2: Distribuição Livre Ideal

Teoria da Distribuição Livre Ideal

No forrageio as escolhas se dividem estocasticamente segundo uma estimativa da “lucro da mancha”

Estratégia evolutivamente estável – Sob a competição para recursos heterogêneos – Mas animais isolados também usam essa estratégia

Re-interpretação de muitos paradigmas de aprendizagem e condicionamento – Uma estimativa do “lucro da mancha” combinada

com a alocação estocástica de escolhas de forma proporcional

– Um estimador linear simples ajusta a maior parte dos dados

Page 3: Distribuição Livre Ideal

Distribuição espacial dos recursos A Distribuição Livre Ideal (DLI)

-- ONDE forragear depende do número de presas e a competição entre forrageiras.

-- A DLI afirma que os animais se dispersam para igualar sua entrada de energia ou sucesso reprodutivo

Milinski, M. 1979. An evolutionarily stable feeding strategy in sticklebacks. Zeitschrift fur Tierpsychologie 51:36-40. Colocou 6peixes num tanque e os alimentou a taxas diferentes aos extremos do tanque.

Teoria da Distribuição Livre Ideal

Page 4: Distribuição Livre Ideal

Forrageio Livre Ideal

Peixes distribuídos num tanque de forma que a entrada média de energia é igual entre os indivíduos

Page 5: Distribuição Livre Ideal

Teoria da Distribuição Livre Ideal

No forrageio as escolhas se dividem estocasticamente segundo uma estimativa da “lucro da mancha”

Estratégia evolutivamente estável – Sob a competição para recursos heterogêneos – Mas animais isolados também usam essa estratégia

Re-interpretação de muitos paradigmas de aprendizagem e condicionamento – Uma estimativa do “lucro da mancha” combinada

com a alocação estocástica de escolhas de forma proporcional

– Um estimador linear simples ajusta a maior parte dos dados

Page 6: Distribuição Livre Ideal

Razão de alimento

2:1 then switch to 1:2

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Page 7: Distribuição Livre Ideal

Peixes livres idealmente:

Número médio de peixes em duas estações de alimentação, para cada de três razões da probabilidade de se alimentar. (Godin & Keenleyside 1984)

Tempo (minutos)

Razão 1 a 1

Razão 2 a 1

Razão 5 a 1

Mais lucro Menos lucro

Núm

ero

de P

eix

es

em C

ada M

anc

ha

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Distribuição espacial dos recursos A Distribuição Livre Ideal (DLI) -- os peixes são “expertos” e

conformam a DLI. Outros estudos demonstram resultados similares.

Harper DC, 1982. Competitive foraging in mallards:

“ideal free” ducks. Anim Behav 30:575-84 Mas, a DLI não sempre funciona. Por que?

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Page 9: Distribuição Livre Ideal

Patos livres idealmente: banda de 33 patos com dois homens lançando pedaços de pão.

A: ambos lançam a cada 5 segundos. B: um lança a cada 5 segundos, e o outro lança a cada 10 segundos.

(Harper 1982)

Razão 1 a 1 Razão 1 a 2

Tempo desde o começo (segundos)

Núm

ero

de p

ato

s na

manc

ha

de M

eno

s lucr

o

Teoria da Distribuição Livre Ideal

Page 10: Distribuição Livre Ideal

Mais forrageio de patos – os mesmos 33 indivíduos:

A: mesmo tamanho de pedaços de pão, taxas diferentes de lançamento. B: taxas iguais de lançamento, pedaços de pão de 4 e 2 gramas.

Razão 1 a 1 de lançamento Razão 1 a 2 de lançamento

Razão 1 a 1 de tamanho Razão 1 a 2 de tamanho

Tempo desde o começo (segundos) Núm

ero

de p

ato

s na

manc

ha

de M

eno

s lucr

o

Teoria da Distribuição Livre Ideal

Page 11: Distribuição Livre Ideal

Modelo de Operador Linear

O animal fica com uma estimativa da densidade de recursos para cada mancha (ou freqüência de resposta)

As vezes se renova a estimativa

A nova estimativa é uma combinação da estimativa anterior e a “quantidade de captura atual”

Agora: CwwEE nn )1(1

W = “constante da memória” C = “quantidade da captura atual”

Bush e Mosteller (1951), Lea e Dow (1984)

Page 12: Distribuição Livre Ideal

O que é E?

Em modelos diferentes: – Estimativa da densidade de recursos

– Estimativa da freqüência de eventos

– Probabilidade da resposta

– Força da associação

– ???

Page 13: Distribuição Livre Ideal

Em cada replica, a “quantidade de captura atual” é 1 com p = 0,7, 0 com p = 0,3

As curvas verde e vermelha tem constantes temporais distintos, ou valores diferentes de w na equação nova.

Réplica

Page 14: Distribuição Livre Ideal

Modelo de operador linear da estimativa do ‘lucro da mancha’ de alunos:

Em cada replica, uma de duas luzes liga e a estimativa de cada lado é renovada por 1 ou 0.

As estimativas dos dois lados são complementares e tendem a 0,75 e 0,25.

Réplica

Page 15: Distribuição Livre Ideal

Modelo de operador linear da estimativa do ‘lucro da mancha’ de ratos:

Se o rato escolha certo, o lado escolhido recebe 1 e o outro lado recebe 0. Se o rato erra, ambos lados recebem 0 (porque não existe retro-alimentação).

As estimativas para os dois lados não são complementares. A estimativa para o lado de maior taxa tende a taxa verdadeira (aqui 75%). A estimativa para o lado de menor taxa tende a zero (porque o rato escolha mais e mais o lado da maior taxa).

Réplica

Page 16: Distribuição Livre Ideal

Porque os animais … proporciona suas escolhas segundo as taxas relativas esperadas, o modelo do comportamento do rato tenda rapidamente a maximização. Por isso no caso de um animal solitário sem competição, menos informação (ou seja sem retro-alimentação) resulta numa estratégia de maior lucro.

Réplica Réplica

Page 17: Distribuição Livre Ideal

O comportamento do rato influencia a evidencia que ele percebe.

Essa retro-alimentação determina sua estimativa da probabilidade de se alimentar no ramo da taxa menor e tende a zero.

Se aplicamos esse modelo a uma decisão de duas escolhas na qual a evidencia sobre ambas escolhas está influenciada pelo comportamento do aprendiz – como no caso onde dois operadores aprendizes lineares estão estimando o comportamento do outro – então o mesmo efeito de retro-alimentação resultará numa estimativa de uma escolha a 1 e a outra a 0.

Porém, a escolha é aleatória e tende a zero.

Page 18: Distribuição Livre Ideal

Dois modelos, cada um respondendo ao comportamento estocástico do outro (linhas verdes e vermelhas):

Réplica

Page 19: Distribuição Livre Ideal

Outro teste com um começo aleatório distinto, onde ambos tendem a 0 em vez de 1:

Se repete esse processo para atributos independentes múltiplos, resulta na emergência de uma estrutura compartilhada aleatória.

Resulta em 1 ou 0 aleatoriamente, para ambos indivíduos.

Esse processo generaliza a comunidades maiores de aprendizes sociais.

O modelo de aprendizagem, ainda simples, representa uma caracterização da estratégia biológica da estimativa de freqüências

Réplica

Page 20: Distribuição Livre Ideal

Diferencias na capacidade competitiva podem resultar em desvios do esperado da DLI. Os indivíduos dominantes conseguem mais do que previsto dos recursos.

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