在生命中，个体所需的事物往往无法立即获得，因此生物需要觅食。觅食简单来说就是寻找食物或更广义资源的过程。尽管食物可能是最先想到的例子，但生物还必须寻找其他资源，例如庇护所或配偶，动物常常会付出巨大努力来获取所需。然而，觅食行为本身需要消耗能量。本质上，个体必须在消耗卡路里与获取卡路里之间取得平衡。简而言之，觅食需要策略。生态学家提出了最优觅食理论，用以模拟生物在觅食过程中所消耗的能量（例如相当于两个橡子的能量）与其可能获得的能量（例如六个新橡子）之间达到最佳平衡的情形。
觅食的一个特征是，资源在栖息地内并不总是均匀分布的。更常见的情况是，资源集中在若干斑块中，觅食者必须在这些斑块之间移动。那么，觅食者究竟应如何在这些资源斑块间进行导航？1976年，进化生态学家Eric L. Charnov提出了边际值理论（marginal value theorem, MVT），用以解释生物体如何优化其觅食行为。MVT对最优觅食提出了五个主要预测。第一，该理论指出，在猎物密度高的斑块中，觅食者应比在猎物密度低的斑块中捕获更多的猎物。第二，理论预测觅食者应在猎物密度高的斑块中花费更多时间搜寻资源。第三，当高密度环境中的斑块彼此靠近时，觅食者的猎物捕获率应高于斑块分布稀疏的低密度环境。第四项预测指出，觅食者在密集环境中的觅食时间应长于在稀疏环境中的觅食时间。最后，当某一斑块内的捕获率下降至所有斑块的平均捕获率时，觅食者应当离开该斑块。这便引入了一个称为“放弃时间”（giving up time, GUT）的概念。计算GUT的方法是：用个体离开斑块的时间减去最后一次获取猎物的时间。因此，对于同一觅食者访问的所有斑块，其GUT应当保持一致。
在本实验中，您将在多个不同的人工资源斑块中完成觅食模拟，然后进行计算，以评估您所在班级作为觅食者的表现，并判断是否遵循了边际价值定理的原则。
