Tối ưu hóa kiếm ăn
Xây dựng mô hình

Một mô hình kiếm ăn tối ưu đưa ra các dự đoán định lượng về cách động vật phát huy tối đa sức lực trong khi kiếm ăn. Quá trình xây dựng mô hình liên quan đến việc xác định đơn vị tiền tệ, các ràng buộc và quy tắc quyết định thích hợp cho người kiếm ăn. Với các giả thuyết về tiền tệ và các ràng buộc, quy tắc quyết định tối ưu là dự đoán của mô hình về chiến lược kiếm ăn tốt nhất của động vật nên là gì. Các ví dụ có thể có về quy tắc quyết định tối ưu có thể là số lượng thức ăn tối ưu mà động vật nên mang về nơi làm tổ hoặc kích thước tối ưu của thức ăn mà động vật nên ăn. Những con ong thợ kiếm mật hoa không chỉ cho bản thân mà cho cả cộng đồng tổ ong của chúng. Lý thuyết kiếm ăn tối ưu dự đoán rằng loài ong này sẽ kiếm ăn theo cách tối đa hóa sản lượng năng lượng thực của tổ ong.
"Tiền tệ" trong bối cảnh này được định nghĩa là đơn vị được tối ưu hóa bởi động vật. Nó cũng là một giả thuyết về chi phí và lợi ích được áp dụng cho động vật đó. Ví dụ, một kẻ kiếm ăn nhất định thu được năng lượng từ thức ăn, nhưng phải chịu chi phí tìm kiếm thức ăn: thời gian và năng lượng dành cho việc tìm kiếm có thể được sử dụng thay thế cho những nỗ lực sinh tồn khác, chẳng hạn như tìm bạn tình hoặc bảo vệ con non. Vì lợi ích tốt nhất của động vật là tối đa hóa lợi ích của nó với chi phí thấp nhất. Do đó, đơn vị tiền tệ trong tình huống này có thể được định nghĩa là mức tăng năng lượng ròng trên một đơn vị thời gian.
Tuy nhiên, đối với một loại thức ăn gia súc khác, thời gian tiêu hóa thức ăn sau khi ăn có thể là một chi phí đáng kể hơn so với thời gian và năng lượng dành cho việc tìm kiếm thức ăn. Trong trường hợp này, đơn vị tiền tệ có thể được định nghĩa là năng lượng tăng ròng trên mỗi thời gian luân chuyển tiêu hóa thay vì tăng năng lượng ròng trên một đơn vị thời gian. Trên thực tế, bằng cách cải thiện khả năng tiêu hóa tổng thể của thức ăn, được thể hiện qua một số nghiên cứu cụ thể về tiêu hóa của gà đẻ thì năng suất của gà mái đẻ có thể được tối ưu hóa hơn. Hơn nữa, lợi ích và chi phí có thể phụ thuộc vào cộng đồng của kẻ kiếm ăn. Ví dụ, một con vật kiếm ăn bằng cỏ sống trong tổ ong rất có thể sẽ kiếm ăn theo cách tối đa hóa hiệu quả cho đàn của nó hơn là cho chính nó. Bằng cách xác định tiền tệ, người ta có thể xây dựng một giả thuyết về lợi ích và chi phí nào là quan trọng đối với người kiếm tiền được đề cập.
Ràng buộc là giả thuyết về những giới hạn được áp đặt lên một loài động vật cụ thể. Những hạn chế này có thể là do đặc điểm của môi trường sống hoặc sinh lý của động vật và có thể hạn chế hiệu quả kiếm ăn của chúng. Thời gian cần thiết để một con chim kiếm ăn từ địa điểm làm tổ đến địa điểm kiếm ăn là một ví dụ về một hạn chế. Số lượng thực phẩm tối đa mà kẻ kiếm ăn có thể than/mang về nơi làm tổ của nó trong một lần là một ví dụ khác về sự ràng buộc. Cũng có thể có những hạn chế về nhận thức đối với động vật, chẳng hạn như giới hạn đối với khả năng học tập và trí nhớ (Trí khôn ở động vật). Càng nhiều ràng buộc mà người ta có thể xác định trong một hệ thống nhất định, thì mô hình càng có nhiều khả năng dự đoán.
Quy tắc quyết định tối ưu (x*) là chiến lược mà tiền tệ, năng lượng thu gom được trên mỗi chi phí là lớn nhất. Các mô hình kiếm ăn tối ưu có thể trông rất khác biệt và càng trở nên rất phức tạp, tùy thuộc vào bản chất của tiền tệ và số lượng các ràng buộc được xem xét. Tuy nhiên, các nguyên tắc chung về tiền tệ, các ràng buộc và quy tắc quyết định tối ưu vẫn giống nhau đối với tất cả các mô hình. Để kiểm tra một mô hình, người ta có thể so sánh chiến lược dự đoán với hành vi kiếm ăn thực tế của con vật. Nếu mô hình phù hợp tốt với dữ liệu quan sát, thì các giả thuyết về tiền tệ và các ràng buộc sẽ được hỗ trợ. Nếu mô hình không phù hợp với dữ liệu, thì có thể đơn vị tiền tệ hoặc một ràng buộc cụ thể đã được xác định không chính xác.