Forrajeo óptimo

A menudo en la vida, las cosas que un individuo necesita pueden no estar al alcance inmediato. Por lo tanto, los organismos necesitan alimentarse. La búsqueda de alimento se define simplemente como el proceso de búsqueda de alimentos o, en general, de recursos. Aunque la comida es probablemente el primer ejemplo que viene a la mente, los organismos deben buscar otros recursos como refugio o parejas, y los animales a menudo hacen todo lo posible para obtener lo que necesitan. Sin embargo, el acto de buscar comida en sí mismo requiere energía. Esencialmente, las personas deben equilibrar la quema de calorías con la obtención de ellas. En pocas palabras, la búsqueda de alimento requiere una estrategia. Los ecologistas crearon la teoría del forrajeo óptimo para modelar las circunstancias en las que un organismo cumple con el equilibrio óptimo entre la energía gastada en el forrajeo, es decir, el valor de dos bellotas y la energía potencial que puede adquirir como seis bellotas nuevas.

Una característica de la búsqueda de alimento es que los recursos no siempre se distribuyen de manera uniforme dentro de un hábitat. Por lo general, los recursos están contenidos en parches entre los que los recolectores deben moverse. Entonces, ¿cómo deberían navegar exactamente los recolectores por estos parches de recursos? En 1976, el ecólogo evolutivo Eric L. Charnov ideó el teorema del valor marginal o MVT para explicar cómo los organismos optimizan su búsqueda de alimento. El MVT tiene cinco predicciones principales para un forrajeo óptimo. En primer lugar, establece que los recolectores deben capturar más presas en parches con alta densidad de presas que en parches de baja densidad de presas. En segundo lugar, la teoría predice que los recolectores deberían pasar más tiempo buscando recursos en parches de alta densidad de presas. A continuación, el recolector debería tener una tasa de captura de presas más alta en entornos densos con parches muy apretados que en entornos dispersos con parches más separados. La cuarta predicción establece que los recolectores pasarán más tiempo buscando alimento en estos ambientes densos que en ambientes dispersos. Finalmente, un recolector debe dejar un parche cuando la tasa de captura haya disminuido a la tasa promedio de todos los parches. Y aquí es donde entra en juego un concepto llamado renunciar al tiempo o GUT. Para calcular el GUT, simplemente resta el momento en que se adquirió la presa final del momento en que el individuo abandona el parche. Por lo tanto, el GUT debe ser el mismo para todos los parches que visita un recolector.

En este laboratorio, completará simulaciones de búsqueda de alimento en varios parches de recursos artificiales diferentes y luego realizará cálculos para medir cómo se desempeñó su clase como recolectores y si se adhirió a las reglas del teorema del valor marginal><.