Компьютерная модель "хищник-жертва"
Законы отношения хищник-жертва. Обзор компьютерной модели размножения млекопитающих на примере модели Лотки-Вольтерры. В приведенном примере исследовалась модель "хищник-жертва", влияние коэффициента рождаемости жертв на численность оленей и волков.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 07.11.2018 |
Размер файла | 308,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Компьютерная модель «хищник-жертва»
Казачков Игорь Алексеевич
Магнитогорский государственный технический университет
им. Г.И. Носова, институт строительства, архитектуры и искусства, студент 5 курса
Гусева Елена Николаевна
Магнитогорский государственный технический университет
им. Г.И. Носова, институт энергетики и автоматизированный систем, кандидат педагогических наук, доцент кафедры бизнес-информатики и информационных технологий
Данная статья посвящена обзору компьютерной модели «хищник-жертва». Проведенное исследование позволяет утверждать, что экологическое моделирование играет огромную роль в исследовании окружающей среды. Данная проблематика имеет многогранный характер.
Ключевые слова: геометрическая прогрессия роста, математическое моделирование, экологическое моделирование
Computer model «predator-victim». Kazatchkov Igor Alekseevich, Guseva Elena Nikolaevna
This article provides an overview of the computer model "predator-victim". The study suggests that environmental simulation plays a huge role in the study of the environment. This problem is multifaceted.
Keywords: ecological modelling, geometric progression of growth, mathematical modeling
Для исследования окружающей нас среды используют экологическое моделирование. Математические модели используют в тех случаях, когда нет естественной среды и нет естественных объектов, она помогает сделать прогноз влияния разных факторов на исследуемый объект. Данный метод берет на себя функции проверки, построения и интерпретацию полученных результатов. На основе таких форм экологическое моделирование занимается оценкой изменений, окружающей нас среды.
В настоящий момент подобные формы используется для изучения окружающей нас среды, а когда требуется изучить какую-либо из ее областей, то применяют математическое моделирование. [5, с. 19] Данная модель дает возможность спрогнозировать влияние тех или иных факторов на объект изучения. В свое время был предложен тип «хищник - жертва» такими учеными как: Т. Мальтусом (Malthus 1798, Мальтус 1905), Ферхюльстом (Verhulst 1838), Пирлом (Pearl 1927, 1930), а также А. Лотки (Lotka 1925, 1927) и В. Вольтерры (Volterra 1926).Эти модели воспроизводят периодический колебательный режим, возникающий в результате межвидовых взаимодействий в природе.[1, с. 9]
Одним из основных методов познания является моделировка. Помимо того, что в нем можно спрогнозировать изменения, происходящие в окружающей среде, к тому же помогает найти оптимальный способ решения проблемы. Уже давно в экологии используют математические модели, для того чтобы установить закономерности, тенденции развития популяций, помогают выделить суть наблюдений. Макет может служить образцом поведения, объекта.
При воссоздании объектов в математической биологии используются прогнозирования различных систем, предусматриваются специальные индивидуальности биосистем: внутренне строение особи, условия жизнеобеспечения, постоянство экологических систем, благодаря которым сберегается жизнедеятельность систем. [2, с. 34]
Появление компьютерного моделирования значительно раздвинуло рубеж способностей исследования. Возникло вероятность многосторонней реализации трудных форм, не допускающих аналитического изучения, появились новейшие направления, а еще имитационное моделирование.
Рассмотрим, что же такое объект моделирования. «Объектом является замкнутая среда обитания, где происходит взаимодействие двух биологических популяций: хищников и жертв. Процесс роста, вымирания и размножения происходит непосредственно на поверхности среды обитания. Питание жертв происходит за счет тех ресурсов, которые присутствуют в данной среде, а питание хищников происходит за счет жертв. [14, с. 32] При этом питательные ресурсы могут быть как возобновляемые, так и не возобновляемые.
В 1931 году Вито Вольтеррой были выведены следующие законы отношения хищник-жертва. [12, с. 14]
Закон периодического цикла - процесс уничтожения жертвы хищником нередко приводит к периодическим колебаниям численности популяций обоих видов, зависящим только от скорости роста плотоядных и растительноядных, и от исходного соотношения их численности.
Закон сохранения средних величин - средняя численность каждого вида постоянна, независимо от начального уровня, при условии, что специфические скорости увеличения численности популяций, а также эффективность хищничества постоянны.
Закон нарушения средних величин - при сокращении обоих видов пропорционально их числу, средняя численность популяции жертвы растет, а хищников - падает.
Модель хищник-жертва - это особая взаимосвязь хищника с жертвой, в результате которой выигрывают оба. Выживают наиболее здоровые и приспособленные особи к условиям среды обитания, т.е. все это происходит благодаря естественному отбору. В той среде где нет возможности для размножения, хищник рано или поздно уничтожит популяцию жертвы, в последствии чего вымрет и сам» [3, с. 14].
На земле существует множество живых организмов, которые при благоприятных условиях увеличивают численность сородичей до огромных масштабов. Такая способность называется: биотический потенциал вида, т.е. увеличение численности вида за определенный промежуток времени. Каждый вид имеет свой биотический потенциал, к примеру крупные виды организмов за год могут возрасти всего в 1,1 раза, в свою очередь организмы более мелких видов, таких как рачки и т.д. могут увеличить свой вид до 1030 раз, ну а бактерии еще в большем количестве. В любом из этих случаев популяция будет расти в геометрической прогрессии.[4, с. 44]
Экспоненциальным ростом численности называется геометрическая прогрессия роста численности популяции. Такую способность можно наблюдать в лаборатории у бактерий, дрожжей. В не лабораторных условиях экспоненциальный рост возможно увидеть на примере саранчи или же на примере других видов насекомых. Такой рост численности вида можно наблюдать в тех местах где у него практически нет врагов, а продуктов питания более чем достаточно. В конце концов увеличение вида, после того как численность возросла в течении непродолжительного времени, рост популяции начинал снижаться.
Рассмотрим компьютерную модель размножения млекопитающих на примере модели Лотки-Вольтерры. Пусть на некоторой территории обитают два вида животных: олени и волки. Математическая модель изменения численности популяций в модели Лотки-Вольтерры:
Начальное число жертв - xn, число хищников - yn.
Параметры модели:
P1- вероятность встречи с хищником,
P2- коэффициент роста хищников за счет жертв,
d - коэффициент смертности хищников,
a - коэффициент прироста численности жертв. [8, с. 23]
В учебной задаче были заданы такие значения: численность оленей равнялось 500, численности волков равна 10, коэффициент прироста оленей равен 0,02, коэффициент прироста численности волков равен 0,1, вероятность встречи с хищником 0,0026, коэффициент роста хищников за счет жертв 0,000056. Данные рассчитаны на 203 года.
Исследуем влияние коэффициент прироста жертв на развитие двух популяций, остальные параметры оставим без изменений. На схеме 1 наблюдается увеличение численности жертвы и затем, с некоторым опозданием наблюдается прирост хищников. Затем хищники выбивают жертв, число жертв резко падает и вслед за ним уменьшается число хищников (рис. 1).
Проанализируем изменение модели, увеличив коэффициент рождаемости жертвы а=0,06. На схеме 2 мы видим циклический колебательный процесс, приводящий к увеличению численности обоих популяций со временем (рис. 2).
Рисунок 1. Численность популяций при низкой рождаемости у жертв
Рисунок 2.Численность популяций при средней рождаемости у жертв
Рассмотрим как изменится динамика популяций при высоком значении коэффициента рождаемости жертвы а=1,13. На рис. 3 наблюдается резкое увеличение численности обеих популяций с последующим вымиранием, как жертвы, так и хищника. Это происходит за счет того, что численность популяции жертв увеличилось до такого количества, что стали заканчиваться ресурсы, вследствие чего происходит вымирание жертвы. Вымирание хищников происходит из-за того, что сократилось количество жертв и у хищников закончились ресурсы для существования.
Рисунок 3.Численность популяций при высокой рождаемости у жертв
компьютерный модель хищник жертва
Исходя из анализа данных компьютерного эксперимента, можно сделать выводы о том, что компьютерное моделирование позволяет нам прогнозировать численность популяций, изучать влияние различных факторов на популяционную динамику. В приведенном примере мы исследовали модель «хищник-жертва», влияние коэффициента рождаемости жертв на численность оленей и волков. Небольшой прирост популяции жертв приводит к небольшому увеличению жертв, которую через некоторый период уничтожают хищники. Умеренный прирост популяции жертв приводит к увеличению численности обеих популяций. Высокий прирост популяции жертв приводит сначала к быстрому росту популяции жертв, это влияет на увеличение роста хищников, но затем расплодившиеся хищники быстро уничтожают популяцию оленей. В итоге оба вида вымирают.
Библиографический список
1. Марчук Т.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. - М.: Наука, 2008
2. Криксунов Е.А., Пасечник В.В., Сидорин А.П. Экология. - М.: Издательский дом «Дрофа», 2010 г.
3. Гусева Е. Н. Математика и информатика учеб. пособие/ Е. Н. Гусева, И.Ю. Ефимова, И.Н. Мовчан, Л.А. Савельева. - 3-е изд., стереотип.-М.:Флинта, 2015-400с.
4. Горелов А.А. Экология - наука - моделирование. - М., 2007 г.
5. Основы Турбо-Паскаля. - М.: Учебно-инженерный центр «МВТУ - Фестон-дидактик», 2012 г.
6. Гусева Е. Н. Экономико-математическое моделирование: учеб. пособ.: / Е. Н. Гусева. - Москва: МПСИ, 2011.-216 с.
7. Ризниченко Г.Ю. Экология математическая. М., 2009 г.
8. Гусева Е. Н. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие - 5-е изд., дополнено и переработано: [электронный ресурс]/ Е. Н. Гусева. -М.: Флинта, 2011.- 220 с.
9. Ризниченко Г.Ю. Экология математическая. М., 2009 г.
10. рубецков Д. И. Феномен математической модели Лотки-Вольтерры и сходных с ней // Известия Вузов. Прикладная нелинейная динамика. -- 2011. -- № 2. -- С. 69-87.
11. Ризниченко Г.Ю. Экология математическая. М., 2009 г.
12. Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование. Москва-Ижевск:, Институт компьютерных технологий, 2004. -- 288 с.
13. Природа мыслей и модели природы. / Под ред. Д.М. Гвишиани, И.Б. Новика, С.А. Пегова. М.: Мысль, 2006 г.
14. Королев А. Компьютерное моделирование/А. Королев: Бином, 2010.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Особенности моделирования биологических систем с использованием программы "AnyLogic". Влияние различных факторов на популяции жертв и хищников. Принципы имитационного моделирования и его общий алгоритм с помощью ЭВМ. Анализ результатов моделирования.
курсовая работа [922,2 K], добавлен 30.01.2016Построение математической модели динамики популяций при помощи электронной таблицы MS Excel. Применение уравнения Лотка-Вольтерра как модели динамики системы "хищник-жертва". Контроль над численностью популяций живых организмов в экологических системах.
контрольная работа [659,9 K], добавлен 02.04.2017Простейшая компьютерная модель турбоагрегата, исследование на ней динамической устойчивости. Создание компьютерной модели СГ в координатах d, q, 0, получение осциллограммы токов в обмотках статора и ротора и напряжения в обмотках статора в режиме ХХ.
дипломная работа [4,8 M], добавлен 05.10.2008Построение имитационной модели и метод решения задач, при использовании которого исследуемая система заменяется более простым объектом, описывающим реальную систему. Имитационная модель компьютерной программы, её значение при решении моделируемых задач.
курсовая работа [343,1 K], добавлен 04.06.2012Создание математической модели системы массового обслуживания на примере банка. Разработка имитационной модели на языке программирования С++. Блок-схема программы, перевод модели на язык программирования. Верификация и валидация имитационной модели.
курсовая работа [630,5 K], добавлен 01.06.2015Основные законы смешения цветов. Волновые свойства света. Основные характеристики цвета (атрибуты). Аддитивная цветовая модель RGB. Цветовые модели CMY и HSV. Кодировка цветов в моделях. Формат BMP для хранения растровых изображений, структура файла.
презентация [198,0 K], добавлен 28.08.2013Модель взаимодействия открытых систем Open Systems Interconnection Reference Model. Основные особенности модели ISO/OSI. Характеристики физических сигналов, метод кодирования, способ подключения. Канальный уровень модели ISO/OSI. Передача и прием кадров.
презентация [52,7 K], добавлен 25.10.2013Создание математической и компьютерной модели работы светофора с датчиком на скоростном шоссе с плотным автомобильным графиком. Конечный автомат – абстрактный, без выходного потока с конечным числом возможных состояний. Работа модели в Visual Basic.
курсовая работа [348,0 K], добавлен 28.06.2011Сущность, цели и порядок построения экономико-математической модели. Организационная модель структуры предприятия - состав функциональных подразделений предприятия и связи их подчинения и взаимодействия на примере ОАО швейная фабрика "Березка".
курсовая работа [90,8 K], добавлен 02.03.2008Сущность и характеристика типов моделей данных: иерархическая, сетевая и реляционная. Базовые понятия реляционной модели данных. Атрибуты, схема отношения базы данных. Условия целостности данных. Связи между таблицами. Общие представления о модели данных.
курсовая работа [36,1 K], добавлен 29.01.2011Общее понятие, поддержка и основные свойства транзакций. Модели плоских транзакций и их хроники. Модель вложенных транзакций: сущность и примеры. Модель многоуровневых транзакций и рабочих потоков. Классификация различных систем обработки транзакций.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 08.02.2011Представление графических данных. Растровая, векторная и фрактальная виды компьютерной графики. Цвет и цветовые модели: метод кодирования цветовой информации для ее воспроизведения на экране монитора. Основные программы для обработки растровой графики.
реферат [429,7 K], добавлен 01.08.2010Характеристика сетевой модели данных и ее достоинства. Построение иерархической модель данных по принципу иерархического подчинения типов объектов, приведение ее к виду дерева введением избыточности. Реляционная модель, основанная на теории отношений.
реферат [227,1 K], добавлен 28.11.2011Виды и способы представления компьютерной информации в графическом виде. Отличительные особенности растровой и векторной графики. Масштабирование и сжатие изображений. Форматы графических файлов. Основные понятия трехмерной графики. Цветовые модели.
контрольная работа [343,5 K], добавлен 11.11.2010Разработка событийной модели сети массового обслуживания дискретной системы, преобразование ее в программно-реализуемую форму. Детерминированный тест для проверки правильности модели. Выполнение пробных прогонов разработанной программной модели.
контрольная работа [1,3 M], добавлен 17.03.2013Определенная логическая структура данных, которые хранятся в базе данных. Основные модели данных. Элементы реляционной модели данных. Пример использования внешних ключей. Основные требования, предъявляемые к отношениям реляционной модели данных.
презентация [11,7 K], добавлен 14.10.2013Построение концептуальной модели и её формализация. Алгоритмизация модели и её компьютерная реализация. Типы моделирующих алгоритмов. Интерпретация результатов моделирования. Структурная схема погрузки готовой продукции. Основные параметры системы.
контрольная работа [816,2 K], добавлен 30.06.2014Понятие и функциональные особенности референтной модели. Организационная структура предприятия. Дерево бизнес-процессов. Модель бизнес-процесса "Обслуживание клиентов": модель в IDF0, IDF3 и DFD. Матрица ответственности и регламент исследуемого процесса.
курсовая работа [556,0 K], добавлен 20.12.2013Понятие, основные задачи и функции общей теории систем как науки. Формулирование требований к системе, разработка концептуальной модели системы на примере системы массового обслуживания (СМО). Проектирование имитационной модели, ее реализация и испытание.
курсовая работа [131,3 K], добавлен 27.12.2010Метод решения математической модели на примере решения задач аналитической геометрии. Описание согласно заданному варианту методов решения задачи. Разработка математической модели на основе описанных методов. Параметры окружности минимального радиуса.
лабораторная работа [310,6 K], добавлен 13.02.2009