人生では、個人が必要とするものがすぐには手に入れられないことがよくあります。ですから、生物は採餌する必要があります。採餌は、単に食料やより一般的には資源を探すプロセスとして定義されています。食べ物がおそらく最初に頭に浮かぶ例ですが、生物は避難所や仲間などの他の資源を探す必要があり、動物は必要なものを手に入れるために多大な努力を払うことがよくあります。しかし、採集するという行為自体にエネルギーが必要です。基本的に、個人はカロリーの燃焼とカロリーの獲得のバランスをとる必要があります。簡単に言えば、採集には戦略が必要です。生態学者は、生物が採餌に消費されたエネルギー、つまり2つのドングリの価値と、6つの新しいドングリのように獲得できる位置エネルギーとの間の最適なバランスを満たす状況をモデル化するために、最適な採餌理論を作成しました。
採餌の特徴の1つは、資源が生息地内で常に均等に分散しているとは限らないことです。より一般的には、資源は採集者が移動しなければならないパッチに含まれています。では、採集者はこれらの資源のパッチをどのように正確にナビゲートすべきでしょうか?1976年、進化生態学者のエリック・L・チャーノフは、生物が採餌を最適化する方法を説明するために、限界価値定理またはMVTを考案しました。MVTには、最適な採餌のための5つの主要な予測があります。まず、採餌者は、獲物密度の低いパッチよりも、獲物密度の高いパッチでより多くの獲物を捕獲する必要があると述べています。第二に、この理論では、採集者は獲物密度の高い地域で資源を探すためにより多くの時間を費やすべきであると予測しています。次に、採餌者は、パッチが密集している密集した環境で、パッチがさらに分散しているまばらな環境よりも獲物の捕獲率が高くなるはずです。4番目の予測では、採集者は、まばらな環境よりもこれらの密集した環境で採餌に多くの時間を費やすと述べています。最後に、捕獲者がパッチを離れるのは、捕獲率がすべてのパッチの平均率まで低下した場合です。そこで登場するのが、ギブアップ・タイム(GUT)と呼ばれる概念です。GUTを計算するには、個体がパッチを離れた時間から最終的な獲物アイテムが取得された時間を差し引くだけです。したがって、GUTは、採餌者が訪れるすべてのパッチで同じである必要があります。
この研究室では、いくつかの異なる人工資源パッチで採餌シミュレーションを行い、次に計算を実行して、採餌者としてのクラスのパフォーマンスと、限界値定理のルールを遵守しているかどうかを評価します
