DOI

В работе исследуется влияние стратегии энергообменамежду организмами популяции на выживаемость даннойпопуляции в постепенно изменяющейся внешней среде. Напервом этапе вычислительных экспериментов определяется«пограничная» область в пространстве двух параметров (скорости мутации и скорости подачи энергии в систему), внутрикоторой выживаемость популяций с нулевым энергообменомлежит в интервале от 5 до 95% (т. е. выявляются условияэксперимента, лежащие между условиями, характернымидля вероятного вымирания, и условиями, обеспечивающимиуверенное процветание популяции). На втором этапе наоснове случайной выборки параметров эксперимента изпограничной области строится зависимость выживаемостимодельных популяций от доли энергии, передаваемойпри взаимодействии от организма с большей энергией корганизму с меньшей (уровня «альтруистичности»). Проведенные эксперименты демонстрируют: 1) положительное влияние альтруистического энергообмена (организм с большей энергией выступает донором) на выживаемость популяции и 2) отсутствие существенного влияния на выживаемость популяции пропорции, в которой делится энергия между родительским и новорожденным организмом. Полученные результаты могут представлять интерес при построении искусственных популяций, например, при проектировании роев медицинских нанороботов или при разработке эволюционных метаэвристических алгоритмов для решения разнообразных оптимизационных задач.

Переведенное названиеSurvival Rate of Model Populations Depending on the Strategy of Energy Exchange Between the Organisms
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)241-256
Число страниц16
ЖурналИзвестия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика
Том20
Номер выпуска2
DOI
СостояниеОпубликовано - 2020

    Уровень публикации

  • Перечень ВАК

    ГРНТИ

  • 50.00.00 АВТОМАТИКА. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА

    Предметные области WoS

  • Математика

    Предметные области ASJC Scopus

  • Mechanics of Materials
  • Mechanical Engineering
  • Mathematics(all)
  • Computer Science(all)
  • Computational Mechanics

ID: 13176411