論文の概要: Dynamics of niche construction in adaptable populations evolving in diverse environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09369v1
• Date: Tue, 16 May 2023 11:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 15:06:55.893449
• Title: Dynamics of niche construction in adaptable populations evolving in diverse environments
• Title（参考訳）: 多様な環境で進化する適応型集団におけるニッチ構築のダイナミクス
• Authors: Eleni Nisioti and Cl\'ement Moulin-Frier
• Abstract要約: ニッチ・コンストラクション(ニッチ・コンストラクション、NC)は、個人が環境を継承できる自然選択の相互プロセスである。 我々は, 可塑性, 伸縮性, ニッチ構築行動を進化させる多種多様なニッチと集団からなるシミュレーション環境において, NCについて検討した。 本研究は,NC研究のシミュレーション環境を複雑化し,多種多様なニッチを考慮し,その力学を理解するために重要であることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In both natural and artificial studies, evolution is often seen as synonymous to natural selection. Individuals evolve under pressures set by environments that are either reset or do not carry over significant changes from previous generations. Thus, niche construction (NC), the reciprocal process to natural selection where individuals incur inheritable changes to their environment, is ignored. Arguably due to this lack of study, the dynamics of NC are today little understood, especially in real-world settings. In this work, we study NC in simulation environments that consist of multiple, diverse niches and populations that evolve their plasticity, evolvability and niche-constructing behaviors. Our empirical analysis reveals many interesting dynamics, with populations experiencing mass extinctions, arms races and oscillations. To understand these behaviors, we analyze the interaction between NC and adaptability and the effect of NC on the population's genomic diversity and dispersal, observing that NC diversifies niches. Our study suggests that complexifying the simulation environments studying NC, by considering multiple and diverse niches, is necessary for understanding its dynamics and can lend testable hypotheses to future studies of both natural and artificial systems.
• Abstract（参考訳）: 自然と人工の両方の研究において、進化はしばしば自然選択の同義語と見なされる。 個人は、リセットされるか、以前の世代から大きく変化しない環境によって設定された圧力の下で進化する。 このように、ニッチ構造(NC)は、個人が環境に継承可能な変化をもたらす自然選択への相互過程を無視する。 この研究の欠如により、NCのダイナミクスは、特に現実世界ではほとんど理解されていない。 本研究では, 可塑性, 伸縮性, ニッチ構築行動を進化させる多種多様なニッチと集団からなるシミュレーション環境におけるNCについて検討する。 我々の経験的分析は、人口が大量絶滅、武器の種族、振動を経験する多くの興味深いダイナミクスを明らかにしている。 これらの行動を理解するために, NCと適応性の相互作用と, NCが集団のゲノム多様性と分散に与える影響を分析し, NCがニッチを多様化することを観察した。 本研究は, NC研究のシミュレーション環境を複雑化し, 多種多様なニッチを考慮し, その力学を理解する上で必要であり, 自然・人工両システムの今後の研究に検証可能な仮説を提示できることを示唆する。

関連論文リスト

• Evolving choice hysteresis in reinforcement learning: comparing the adaptive value of positivity bias and gradual perseveration [0.0]
  多くの状況において, 肯定バイアスは進化的安定であり, 漸進的摂動の出現は体系的でなく, 頑健であることを示す。 以上の結果から, 環境特異的な方法で, バイアスが適応し, 進化によって選択できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T09:47:31Z)
• Meta Flow Matching: Integrating Vector Fields on the Wasserstein Manifold [83.18058549195855]
  自然科学における複数の過程は、確率密度のワッサーシュタイン多様体上のベクトル場として表さなければならない。 特に、疾患の発生とその治療反応が患者固有の細胞の微小環境に依存するパーソナライズド医療において重要である。 本稿では,これらのベクトル場をワッサーシュタイン多様体上で積分するメタフローマッチング(Meta Flow Matching, MFM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T20:05:31Z)
• Cognitive Evolutionary Learning to Select Feature Interactions for Recommender Systems [59.117526206317116]
  Cellはさまざまなタスクやデータに対して,さまざまなモデルに適応的に進化可能であることを示す。 4つの実世界のデータセットの実験では、細胞は最先端のベースラインを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T02:35:23Z)
• DARLEI: Deep Accelerated Reinforcement Learning with Evolutionary Intelligence [77.78795329701367]
  本稿では,進化アルゴリズムと並列化強化学習を組み合わせたフレームワークであるDARLEIを提案する。 我々はDARLEIの性能を様々な条件で特徴付け、進化形態の多様性に影響を与える要因を明らかにした。 今後DARLEIを拡張して、よりリッチな環境における多様な形態素間の相互作用を取り入れていきたいと考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:51:10Z)
• Eco-evolutionary Dynamics of Non-episodic Neuroevolution in Large Multi-agent Environments [0.0]
  環境や人口のリセットを伴わない適応剤を連続的に進化させる手法を提案する。 NEはエポジカルに非エポジカルなマルチエージェント環境で動作し,持続的な集団採餌戦略を見いだせることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T13:57:27Z)
• Using Genetic Algorithms to Simulate Evolution [0.0]
  将来的な変化を予測するだけでなく,遺伝的アルゴリズムによるプロセスのシミュレートも可能です。 遺伝的アルゴリズムを環境に保持するように最適化することにより、速度、サイズ、クローニング確率などの様々な特性を割り当てることができる。 種がどのように成長し進化するかを学ぶことで、私たちはテクノロジーを改良し、動物が絶滅して生き残るのを助ける方法を見つけ、病気がいかに広がるかを理解することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T00:23:06Z)
• The Hiatus Between Organism and Machine Evolution: Contrasting Mixed Microbial Communities with Robots [0.0]
  我々は、進化における余裕の重要な役割に焦点を当て、機械の人工的な進化と対比する。 この貢献の目的は、生物圏の進化の膨大な可能性を強調することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T21:12:19Z)
• Plasticity and evolvability under environmental variability: the joint role of fitness-based selection and niche-limited competition [0.0]
  我々は, 環境力学と適応の相互作用を, 可塑性と伸縮性の最小モデルで検討した。 環境動態が可塑性と進化性に異なる影響を及ぼし, 多様な生態ニッチの存在は, 安定した環境においても適応性に有利であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:55:13Z)
• The Introspective Agent: Interdependence of Strategy, Physiology, and Sensing for Embodied Agents [51.94554095091305]
  本論では, 環境の文脈において, 自己能力を考慮した内省的エージェントについて論じる。 自然と同じように、私たちは戦略を1つのツールとして再編成して、環境において成功させたいと考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-02T20:14:01Z)
• Continuous Learning and Adaptation with Membrane Potential and Activation Threshold Homeostasis [91.3755431537592]
  本稿では,MPATH(Membrane Potential and Activation Threshold Homeostasis)ニューロンモデルを提案する。 このモデルにより、ニューロンは入力が提示されたときに自動的に活性を調節することで動的平衡の形式を維持することができる。 実験は、モデルがその入力から適応し、継続的に学習する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T04:01:32Z)
• Embodied Intelligence via Learning and Evolution [92.26791530545479]
  環境の複雑さが形態学的知能の進化を促進することを示す。 また、進化は速く学習する形態を素早く選択することを示した。 我々の実験は、ボールドウィン効果とモルフォロジーインテリジェンスの発生の両方の力学的基礎を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-03T18:58:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。