Bayesian birds: a simple example of Oaten's stochastic model of optimal foraging

• Autorzy: R. F. Green
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A. Oaten [same journal 12 (1977), no. 3, 263–285; MR0465285] has argued that stochastic models of optimal foraging may produce results qualitatively different from those of the analogous deterministic models. Oaten's model is very general and difficult to understand intuitively. In this paper a simple, tractable model is considered in which the predator searches each patch systematically (without going over the same area twice) until he exhausts the patch or decides the patch is not very good. It is assumed that each patch contains a fixed number of bits, each of which may contain a prey. The number of prey per patch is assumed to have a binomial distribution with n equal to the number of bits and p being a random variable having a beta distribution. After searching each bit the predator decides whether to leave the patch or not according to how many prey it has found. In this paper the best strategy is determined and the long-term rate of feeding is compared with that of the naive animal that searches each patch completely. The advantage of being a Bayesian is determined for a variety of environmental conditions.

PL

Allan Oaten (1977) zauważył, że stochastyczny model optymalnego polowania daje wyniki jakościowo różne od tych, jakie otrzymuje się stosując analogiczne modele deterministyczne. Model Oatena jest bardzo ogólny i niezbyt intuicyjny. W niniejszej pracy rozważa się pewien łatwy do analizy model, w którym ptak przeszukuje systematycznie dane żerowisko (nie odwiedzając żadnego miejsca tego żerowiska dwukrotnie) i postępuje tak dopóty, dopóki nie uzna, że nie warto go dalej przeszukiwać lub dopóki nie przeszuka całego obszaru żerowania. Zakłada się, że każde żerowisko podzielone jest na pewną, z góry ustaloną liczbę "komórek", z których każda może zawierać pożywienie ("zdobycz"). Przyjmujemy, że liczba niepustych komórek na żerowisku ma rozkład dwumianowy o parametrach n oraz p, gdzie n jest liczbą wszystkich komórek na żerowisku, p zaś jest zmienną losową o rozkładzie beta. Po przeszukaniu kolejnej komórki ptak, na podstawie dotychczasowego doświadczenia, decyduje, czy w dalszym ciągu przeszukiwać żerowisko czy opuścić je. W pracy podano najlepszą strategię postępowania oraz porównano jej efektywność z efektywnością polowania tych zwierząt, które każdy obszar żerowania przeszukują całkowicie. Przeanalizowano zalety postępowania bayesowskiego dla różnych warunków środowiska.

Słowa kluczowe

EN

Ecology

• Wydawca: Polish Mathematical Society
• Czasopismo: Mathematica Applicanda
• Rocznik: 1983
• Tom: 11
• Numer: 22

Daty

wydano

1983

online

2016-10-21

Twórcy

autor

R. F. Green

Identyfikatory

DOI

10.14708/ma.v11i22.1586