変動環境における生活史進化に関する数理的研究

波动环境下生命史演化的数学研究

基本信息

批准号：
06640820
负责人：
巌佐庸
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

蛹化や羽化のタイミング、繁殖の開始や、高さと光合成器官の成長のバランスなど、さまざまな生活史パターンは、環境要因(日長、温度、被陰、水分資源)から、従来の変動や近隣競争個体の挙動を予測して生物が応答する過程と考えられる。これらの要因に対する生物の応答の仕方、つまり反応基準が、自然淘汰をうける場合の進化的に安定な生活史を議論する、新しい解析方法を開発した。いままでの取り扱いでは、関数関係を仮定してそのパラメータが進化するという取り扱いをしてきたが、これは正しい解が予想できる簡単な場合にしか使えない。中間層を含むニューラルネットは任意の形の関数を近似できることが知られているので、反応基準をニューラルネットで表現し、ニューロ素子間の結線の重みを進化させる。さらに、通常の最急降下法では局所最適解がとまる困難をのりこえるために、突然変異と交叉を利用する遺伝的アルゴリズムを用いる。巌佐は、大学院生の江副とともに、この方法を、昆虫の密度依存的相変異の進化に適応した。多くの昆虫では、移動力の強いタイプと繁殖力の強いタイプの2型があり、それらの比率が生育時や母親の経験した密度によって決まる。進化すべき反応基準の形を探り、アブラムシやウンカなどでの知見と突き合わせる。武田は、多数の因子が生活史上の決定に対して影響する場合に、入出力関係から読み取る方法としてニューラルネットワークの技法、忘却付誤差逆伝播学習プログラムをさらに改良した。ことに、ある信号の入力をそのまま入れるのではなくて、高いレベルで反応する素子、低いレベルで反応する素子などを別々に準備して、それらを入力として取り扱うというニューロファジ-のネットワークを調べ、レベルによって反応の方向がことなる場合をうまつ取り扱えるようになった。また、(1)樹木の多様な成長戦略の分化、(2)季節的環境での休眠開始や羽化のタイミング、などの問題に適用してその有効性を確かめつつある。

各种生活历史模式，例如化和出现的时机，繁殖的开始以及身高和光合生物体生长之间的平衡，被认为是生物体通过预测常规波动以及基于环境因素（光粒，温度，光线，水资源，水资源）来预测相邻个体的行为来做出反应的过程。我们已经开发了一种新的分析方法，讨论了在自然选择时，对这些因素（即反应标准）响应的生物的进化稳定生活史。过去，我们处理了假设功能关系和发展的参数，但这只能在可以预测正确解决方案的简单情况下使用。众所周知，包含中间层的神经网络可以近似任何形式的功能，因此反应标准表示为神经网络，并且神经元素之间的连接权重演化。此外，为了克服通常的陡峭下降方法中局部最佳溶液的难度，使用了利用突变和交叉的遗传算法。伊瓦萨（Iwasa）与研究生埃佐（Ezoe）一起，将这种方法适应了昆虫中密度依赖性相突变的演变。许多昆虫有两种类型：强大的活动能力和高肥沃的类型，而这些昆虫的比例取决于母亲的生长和密度。我们探讨了应进化并将其与蚜虫和植物鱼的发现进行比较的反应标准的形式。武田进一步改善了神经网络技术，即遗忘错误反向传播学习计划，这是一种从输入/输出关系中读取的一种方式，当许多因素影响生活历史的决策时。特别是，我们没有简单地插入特定信号的输入，而是研究了一个神经模糊的网络，在该网络中，高水平反应的元素和低水平反应的元素是分别准备和处理为输入的，并且我们已经能够处理反应取决于水平的方向的情况。此外，它正在应用于（1）树木生长策略区分的区分，以及（2）季节性环境中休眠和出现的时机以验证其有效性。