Моделирование эволюционно устойчивого поведения зоопланктона с использованием технологий распознавания образов
Authors: Кузенков О.А. , Кузенкова Г.В. 
Published: December 2024

Решена задача построения эволюционно устойчивой стратегии ежедневных вертикальных миграций зоопланктона путем максимизации функции приспособленности к условиям окружающей среды. Для класса простейших данных задача решается аналитически методами классического вариационного исчисления. Используются кусочно-линейные и кусочно-квадратичные апроксимации функций внешних факторов. Показано, как на основе максимизации функции фитнеса при сравнительно простых аппроксимациях входных факторов можно получить достаточно точное выражение для стратегии вертикальных миграций. Для обработки приближенных экспериментальных данных в общем случае создан программный комплекс распознавания качественных характеристик эволюционно устойчивой стратегии ежедневных вертикальных миграций зоопланктона по входной информации о факторах окружающей среды. Распознавание осуществляется с помощью искусственной четырехслойной нейронной сети. Входные данные для программного комплекса представляют собой дискретный набор значений четырех внешних функций состояния среды и четырех весовых коэффициентов, а также пороговое значение вертикальных перемещений. Выходная информация программного комплекса является ответом относительно наличия / отсутствия выраженных вертикальных перемещений зоопланктона в данных условиях окружающей среды относительно данного порогового значения. Осуществлено обучение сети на основе созданной базы образцов сравнения. Для построения обучающей выборки используется аналитическое решение задачи максимизации функции приспособленности при простейших аппроксимациях внешних факторов. Обучающая выборка содержит пять типов входных функций, соответствующих разным способам аппроксимации внешних факторов. Для проверки работы сети использовалась тестовая выборка. Тестовая проверка показывает высокий процент верных ответов обученной нейронной сети. Осуществлено сравнение расчетной стратегии с реальным наблюдаемым поведением зооплактона.
The problem of finding evolutionarily steady strategy of zooplankton daily vertical migrations is solved by maximizing fitness function. The problem for a class of the simplest data is solved analytically by methods of classical calculus of variations. Piecewise linear and piecewise quadratic approximations of functions of external factors are used. The exact expression of the vertical migration strategy is obtained on the basis of maximizing fitness function for rather simple approximations of input environmental factors. The program complex is created for recognition of qualitative characteristics of evolutionarily steady daily vertical strategy according to approximate data on environment factors (for processing of approximate experimental data generally). Recognition is carried out by means of artificial four-layer neural network. Input data for the program complex is the discrete values set of four external functions, four weight coefficients and also threshold value of vertical movements. Output information of the program complex is the answer concerning existence / lack of the expressed vertical movements of zooplankton for this environment with respect to this threshold value. Training of the network is carried out using the created samples base. The analytical solution of the problem of maximizing fitness function with the simplest approximations of external factors is used for the development of the training data. The training selection contains five types of the entrance functions corresponding to different ways of approximation of external factors. Test date was used for checking network. Test check shows high percent of the right answers of the trained neural network. Comparison of settlement strategy with real observed behavior of a zooplakton is carried out.