Wa2-tor ( a volte ritornano )

“In questo mondo di squali….”

( ..la canzone non diceva esattamente così, ma per parlare degli squali di Wa-tor mi pare un buon incipit 🙂 )

Con alcuni articoli precedenti abbiamo parlato di Wator e del modello preda predatore [Qui puoi trovare i link ai vecchi articoli: Wa-torWa-tor 2Wa-tor 3]

Ora vediamo di usare un modello derivato da Wator: non è un modello “canonico”, nel senso che non è “ufficializzato” ma ci è utile per capire qualcosa di più sul modello preda-predatore: quello che Klaus Wernicke ha realizzato in questa pagina e che ha chiamato Wator2:

http://www.kanitrino.de/en/Page/Wator2.html

Attenzione: alcuni browser potrebbero non visualizzare correttamente la pagina, in quanto java ( il linguaggio con cui viene scritto questa implementazione del programma ) talvolta viene disabiliata per questioni di “sicurezza”.  Se per caso non doveste visualizzare la pagina o trovaste la scritta in tedesco, provate a cambiare le impostazioni del browser, magari dopo una ricerca su internet per sapere come si fa.

Che differenza c’è fra questo modello e wator “classico” ? Una sola: esistono 2 tipi diversi di squali, indicati dai colori “verde” e “marrone”, con il vincolo aggiuntivo che “squalo non mangia squalo, ma tutti e due mangiano il pesce”. È evidentemente un modello che ci consente di studiare la competizione fra due predatori che coesistono nella stessa nicchia ecologica. Per entrambi è possibile impostare:

  • il tempo di riproduzione
  • il tempo in cui lo squalo muore per fame

Simulazione 1

Impostiamo i seguenti parametri:

  • tempo di riproduzione dei pesci = 10
  • tempo di riproduzione degli squali “verdi” = 10
  • tempo di riproduzione degli squali “marroni” = 10
  • tempo di morte per fame degli squali “verdi” = 10
  • tempo di morte per fame degli squali “marroni” = 10

Non sembrerebbe molto, ma questi 2 parametri ci consentiranno di fare alcune considerazioni sulla efficacia di 2 diverse strategie evolutive: quella di una maggiore efficienza riproduttiva in opposizione a quella di una maggiore efficienza “energetica” del singolo.

Come fatto con il modello precedente, dopo aver eseguito 50 simulazioni laziando inalterati i parametri di default vediamo le seguenti cose:

  1. nel 50% dei casi avremo una predominanza della popolazione verde e nel restante 50% della popolazione marrone; questo è dovuto dalle condizioni iniziali a caso in cui all’inizio della simulazione gli squali vengono a trovarsi in media più o meno vicini ai pesci. Quelli della popolazione che si trova meno distante dal cibo predomina sull’altra perché inizia a nutrirsi prima ed ha la possibilità, anche se ridotta nel tempo, di accaparrarsi più pesce – un vantaggio che poi si porta dietro per tutto il resto della simulazione e che tende ad aumentare al passare del tempo.
  2. nel 10 – 20% dei casi la popolazione di minoranza si estingue.
  3. in un’altra percentuale che non sono riuscito a stabilire le 2 popolazioni oscillano ciclicamente o in maniera sincrona (crescono e decrescono allo stesso tempo) oppure in maniera sfasata ( cresce una poi l’altra e poi decrescono con lo stesso ordine ). Questo non deve far credere che si abbia la certezza di trovarsi in una siuazione stabile: laq simulazione e’ stata interrotta dopo un numero prefissato di cicli ( tempo di esecuzione di programma ).

Una cosa che si può notare senza difficoltà: a parità di parametri la somma delle popolazioni (verdi+marroni) si comportano come una sola popolazione.

Ora vediamo cosa succede se imponiamo che una delle due popolazioni sia più prolifica dell’altra e che questa ultima abbia bisogno di meno cibo per sopravvivere.

Simulazione 2

Cominciamo con una piccola variazione dei parametri impostati in precedenza:

  • tempo di riproduzione dei pesci = 10
  • tempo di riproduzione degli squali “verdi” = 10
  • tempo di riproduzione degli squali “marroni” = 10
  • tempo di morte per fame degli squali “verdi” = 8
  • tempo di morte per fame degli squali “marroni” = 12

In questo modo abbiamo impostato il tempo di sopravvivenza “a digiuno” della popolazione verde pari ad 1/3 in meno di quello della popolazione marrone.

Bastano poche simulazioni consecutive, per rendersi conto di una cosa: la popolazione verde ( quella che resiste meno a digiuno ) si estingue ancor prima che finisca la fase transitoria iniziale della simulazione. E questo avviene nel 100% dei casi.

Si vede anche che aumentando la differenza di tempo in cui le 2 specie muoino per fame, la specie svantaggiata si estingue più rapidamente, quanto più la differenza è elevata. Per dirla con altre parole la popolazione che gestisce peggio le proprie risorse tende ad estinguersi, quella che invece riesce ad avere un vantaggio anche piccolo di risorse accumulate ( ovvero un “metabolismo” che risparmia più risorse ) riesce a sopravvivere anche ai periodi in cui ci sono poche risorse. Quindi una buona “politica” per la sopravvivenza dell’individuo e della specie è quella di risparmiare le proprie risorse per i momenti di crisi – che sebbene imprevedibili, prima o poi si presentano.

Simulazione 3

Facciamo un’altra piccola variazione dei parametri. Questa volta modifichiamo i parametri di riproduzione:

  • tempo di riproduzione dei pesci = 10
  • tempo di riproduzione degli squali “verdi” = 8
  • tempo di riproduzione degli squali “marroni” = 12
  • tempo di morte per fame degli squali “verdi” = 10
  • tempo di morte per fame degli squali “marroni” = 10

In questo modo abbiamo impostato il tempo di riproduzione della popolazione verde pari ad 1/3 in meno di quello della popolazione marrone.

Analogamente all’altro gruupo di simulazioni possiamo osservare che la specie “marrone” inevitambilmente si estingue mentre quella che sopravvive sempre è la specie verde. Possiamo quindi dire che anche “riprodursi in fretta” è una “politica” che consente la sopravvivenza della specie. Però c’e’ da dire una cosa: la popolazione marrone si estignue più lentamente rispetto a quanto faceva la specie verde nel caso in cui valutavamo la poitica di “risparmio delle risorse”; infatti ci vuole un tempo quasi pari a 2 grandi cicli di oscilazione prima che tutti i marroni spariscano.

Ma effettivamente “il risparmio” è una politica migliore rispetto a quella della “prole” ?

Proviamo con un altro ciclo di simulazioni in cui confrontiamo le 2 “politiche”.

Simulazione 4

Impostiamo i parametri come segue:

  • tempo di riproduzione dei pesci = 10
  • tempo di riproduzione degli squali “verdi” = 8
  • tempo di riproduzione degli squali “marroni” = 10
  • tempo di morte per fame degli squali “verdi” = 10
  • tempo di morte per fame degli squali “marroni” = 12

La specie verde “ha scelto” la politica di riprodursi velocemente, mentre la marrone “ha scelto” quella dell risparmio delle risorse.

Si potrebbe pensare che il comportamento di questa simulazione sia simile a quello della simulazione 1 , in cui si ha una sostanziale equivalenza delle 2 specie… ma non e’ esattamente così.

Se aspettiamo un numero suficientemente lungo di grandi cigli di popolazione dei pesci, alla fine vedremo che invariabilmente quella che sopravvive è la solo ed esclusivamene la popolazione marrone.

Quindi, a questo punto possiamo dire che, “alla lunga”, la politica evolutiva che paga di più è quella della migliore gestione delle risorse.

Ma cosa succede se invece di impostare

  • tempo di riproduzione degli squali “verdi” = 8
  • tempo di morte per fame degli squali “marroni” = 12

li impostssimo in modo piu’ estremo, tipo :

  • tempo di riproduzione degli squali “verdi” = 2
  • tempo di morte per fame degli squali “marroni” = 18

cosa accade ? 😉

Questo non l’ho provato. Non posso – e non voglio – fare tutto io. 😉

E quali considerazioni si potrebbero fare se la specie predatore fosse non un pesce ma ad esempio un mammifero evoluto ? Mi vengono im mente centinaia di domande, ma non le scrivo qui. Spero di riuscire a far  nascere delle delle domande anche a voi che leggete. Quali domande ? ….. Ah, non lo so!!! 🙂

Se volete delle risposte…. provate a fare voi delle simulazioni e poi fatemi sapere  🙂

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2 pensieri su “Wa2-tor ( a volte ritornano )

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