1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

mô hình mô phỏng hệ sinh thái lưới thức ăn hổ báo và lợn rừng

54 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Mô hình mô phỏng hệ sinh thái lưới thức ăn: hổ, báo và lợn rừng
Tác giả Phùng Anh Hùng
Người hướng dẫn TS. Nguyễn Phương Thùy
Trường học Đại học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành Toán Tin
Thể loại Luận văn Thạc sĩ
Năm xuất bản 2023
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 54
Dung lượng 1,4 MB

Cấu trúc

  • 1.1. Mô hình dựa trên tác tử (11)
    • 1.1.1. Tác tử và mô hình dựa trên tác tử (11)
    • 1.1.2. Ứng dụng của mô hình dựa trên tác tử (12)
  • 1.2. Giao thức ODD (14)
    • 1.2.1. Tổng quan (14)
    • 1.2.2. Khái niệm thiết kế (17)
    • 1.2.3. Chi tiết mô hình (20)
  • 1.3. Công cụ xây dựng ABM (21)
  • Chương 2: Xây dựng mô hình 25 2.1. Tổng quan (10)
    • 2.1.1. Mục đích (24)
    • 2.1.2. Thực thể, biến trạng thái và thang đo (24)
    • 2.1.3. Tổng quan quá trình và lập lịch (25)
    • 2.2. Khái niệm thiết kế (27)
      • 2.2.1. Nguyên lý cơ bản (28)
      • 2.2.2. Tính thích nghi (28)
      • 2.2.3. Mục tiêu tối ưu (28)
      • 2.2.4. Tính cảm biến (28)
      • 2.2.5. Tính tương tác (29)
      • 2.2.6. Tính ngẫu nhiên (29)
      • 2.2.7. Sự quan sát (29)
    • 2.3. Chi tiết mô hình (30)
      • 2.3.1. Tham số mô hình (30)
      • 2.3.2. Các thủ tục con (32)
  • Chương 3: Thực hiện mô phỏng và phân tích kết quả 39 3.1. Khởi tạo mô hình (23)
    • 3.2. Mô phỏng cơ bản (39)
    • 3.3. Mô phỏng trên các cách phân bố tế bào thực vật khác nhau 45 3.4. Phân tích độ nhạy (42)

Nội dung

Cụ thể luậnvăn sẽ trình bày cách xây dựng mô hình mô phỏng dựa trên tác tử cho ba loàihổ, báo, lợn rừng, từ đó phân tích và dự đoán những yếu tố có thể ảnh hưởngđến khả năng cùng chung s

Mô hình dựa trên tác tử

Tác tử và mô hình dựa trên tác tử

“Tác tử” là một yếu tố khó định nghĩa Theo Bonabeau [1], một tác tử là một thành phần độc lập trong hệ thống, nó có thể là một phần mềm hay một mô hình Hành vi của một thành phần độc lập có thể từ đơn giản, được mô tả bằng các quy tắc if-then, đến phức tạp, được mô tả bằng các mô hình hành vi phức tạp như trí tuệ nhân tạo Theo Casti [2], các tác tử phải được xây dựng dựa trên hai loại quy tắc, một là quy tắc cơ bản ý chỉ việc tác tử tương tác với môi trường trường xung quanh, hai là quy tắc cao cấp chịu trách nhiệm thay đổi các quy tắc khác tùy vào điều kiện của mô hình. Jennings [13] cung cấp một quan điểm khoa học máy tính về tác tử rằng các tác tử phải có sự tự động phản hồi và lập kế hoạch thay vì là các thành phần thụ động thuần túy.

Theo tài liệu về ABM [3], với mục đích mô hình hóa thực tế, tác tử nên có các đặc điểm nhất định sau:

• Tác tử là tự trị và tự điều hướng: trong một phạm vi nhất định, một tác tử có thể hoạt động độc lập trong môi trường của nó và tương tác với các tác tử khác Hành vi của một tác tử được là biểu hiện của một quy trình kết nối giữa việc tác tử cảm nhận môi trường xung quanh và quyết định hành động tiếp theo của nó.

• Tác tử nằm trong một môi trường Một tác tử là một cá thể xác định, rõ ràng với một tập hợp các đặc điểm hoặc thuộc tính, hành vi và khả năng ra quyết định Đặc điểm này giúp xác định được một yếu tố nào đó của mô hình có phải là một phần của tác tử hay không.

• Một tác tử có tính xã hội, tương tác với các tác tử khác Tác tử có giao thức hoặc cơ chế mô tả cách chúng tương tác với các tác tử khác Các giao thức tương tác tác tử thông thường bao gồm hấp thu, cạnh tranh, giao tiếp, ảnh hưởng, và các cơ chế khác tùy vào đặc thù mô hình mô phỏng.

Ngoài ra, còn có các thuộc tính bổ sung khác được cho là cần thiết để tác tử hoạt động:

• Hành vi của tác tử phụ thuộc vào tình hình tương tác của nó với các tác tử khác và môi trường.

• Một tác tử có thể có mục tiêu cụ thể định hướng hành vi của nó Các mục tiêu không nhất thiết phải là hành động bắt buộc mà có thể là tiêu chí để đánh giá hiệu quả của quyết định và hành động của nó Điều này cho phép tác tử so sánh liên tục kết quả của hành vi với mục tiêu của mình đã đặt ra để có thể sửa đổi hành vi của mình.

• Một tác tử có thể có khả năng học và điều chỉnh hành vi dựa trên kinh nghiệm của nó Học và thích nghi đòi hỏi một tác tử có bộ nhớ, thường là dưới dạng một thuộc tính động của tác tử.

• Các tác tử thường có các thuộc tính tài nguyên thể hiện lượng tài nguyên hiện có của chúng, ví dụ: năng lượng, tài sản, thông tin, .

Các quy tắc hành vi của tác tử có thể khác nhau về độ phức tạp, lượng thông tin được xem xét trong quyết định của tác tử, các phản ứng có thể xảy ra hoặc hành vi của các tác tử khác, và mức độ lưu trữ các sự kiện quá khứ mà tác tử sử dụng trong quyết định của nó.

Ứng dụng của mô hình dựa trên tác tử

Mô hình dựa trên tác tử được áp dụng vào nhiều lĩnh vực, bao gồm các hệ thống xã hội của con người, hệ thống vật lý và sinh học Các ứng dụng đa dạng từ việc mô hình hóa các nền văn minh cổ đại đã biến mất từ hàng trăm năm trước đến việc thiết kế các thị trường mới cho các sản phẩm hiện không tồn tại Các nghiên cứu khoa học đã đưa ra lập luận rằng mô hình dựa trên tác tử là phương pháp mô hình thích hợp hơn so với các kỹ thuật mô hình hóa khác Họ lập luận rằng chỉ mô hình dựa trên tác tử mới có thể tích hợp rõ ràng được sự phức tạp phát sinh từ hành vi và tương tác cá nhân tồn tại trong thế giới thực.

Ví dụ, Griffin và Stanish [5] phát triển một mô hình dựa trên tác tử cho lưu vực hồ Titicaca của Peru và Bolivia trong thời kỳ tiền sử cuối cùng, từ 2500 năm trước Công nguyên đến 1000 năm sau Công nguyên Mô hình đã được sử dụng để nghiên cứu giả thuyết về các biến số gây ảnh hưởng đến mô hình quy hoạch về dân sinh, nông nghiệp, và chính trị Cấu trúc địa lý không gian của mô hình bao gồm một lưới rộng khoảng 50.000 km 2 được tạo thành từ các ô vuông có diện tích 1.5 km 2 Mỗi ô bao gồm các thông tin mô hình hóa địa lý, thủy lực và tiềm năng nông nghiệp Các tác tử bao gồm các khu định cư, dân tộc, các thực thể chính trị và các nhà lãnh đạo có khả năng tương tác với nhau và với môi trường Hành vi tác tử được mô hình hoá dưới dạng một tập hợp các điều kiện hành động dựa trên các yếu tố được giả định là nguyên nhân ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp, di cư, cạnh tranh và thương mại Tác giả chỉ ra rằng thông qua một loạt các lần chạy mô phỏng, mô hình đã tạo ra một loạt các mô phỏng chính trị thời tiền sử và kết quả cho các mẫu ở cấp độ vĩ mô tương ứng với các mẫu quan sát được trong hồ sơ khảo cổ học.

Vijaya Chandrakala và P Kiran [10] nghiên cứu về thị trường điện được cơ cấu lại, trong đó các đại lý được xem xét như các thực thể và mỗi đại lý có khả năng học hỏi Tổ chức đã áp dụng kỹ thuật giá trị nút (nodal pricing) để quản lý tắc nghẽn trên đường truyền điện Trong nền tảng đa đại lý này, mục tiêu mỗi đại lý của Công ty phát điện GenCo là tối đa hóa lợi nhuận trong mạng lưới của họ GenCo thực hiện việc tăng cường khả năng hoạt động kinh tế để tăng thu nhập hàng ngày và báo cáo thông tin cập nhật về chi phí cho tổ chức. Đối với việc nghiên cứu động vật, trong nghiên cứu của mình vào 2015, Neil Carter [8] đã sử dụng ABM để nghiên cứu phương pháp bảo tồn loài hổ khi nghiên cứu về tính lãnh thổ của chúng Năm 2022, Chanwoo Ko [14] đã dùng ABM để nghiên cứu về hoạt động của lợn rừng và hoạt động săn bắt của con người để hỗ trợ việc ngăn chặn dịch tả lợn Châu Phi.

Các mô hình mô phỏng này được xây dựng để phục vụ các mục đích khác nhau bao gồm nghiên cứu, dự đoán, phân tích ảnh hưởng, hỗ trợ quyết định Trong luận văn này, chúng tôi cũng sẽ sử dụng mô hình mô phỏng để hỗ trợ việc xây dựng các khu bảo tồn động vật.

Giao thức ODD

Tổng quan

Trong phần này, người xây dựng mô hình sẽ mô tả tổng quan mô hình, sao cho người đọc có thể dựa vào các thông tin này để xây dựng lại một mô hình tương tự.

Mỗi mô hình phải bắt đầu từ một câu hỏi, một vấn đề hoặc giả thuyết.

Do đó, ODD bắt đầu bằng một tóm tắt ngắn gọn về mục tiêu tổng thể của việc phát triển mô hình Trong phần này, không mô tả bất kì điều gì về cách mô hình hoạt động, chỉ nêu ra mục đích sử dụng mô hình đó.

Bảng 1.1 Các thành phần của giao thức ODD

Entities, state variables & scales Thực thể, trạng thái & thang đo Process overview & scheduling Tổng quan quá trình & lập lịch

Design concepts (Khái niệm thiết kế)

Basic principles Nguyên lý cơ bản

Objectives Mục tiêu tối ưu

Input data Dữ liệu đầu vào

Submodels Các thủ tục con

Thực thể, biến trạng thái và thang đo

Một thực thể là một đối tượng riêng biệt hoạt động như một đơn vị và có thể tương tác với các thực thể khác hoặc bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường bên ngoài Trạng thái của thực thể được thể hiện bởi các biến trạng thái hoặc thuộc tính của nó.

Biến trạng thái là một biến riêng biệt giữa các thực thể, theo dõi cách thức mà thực thể thay đổi theo thời gian Ví dụ, biến trạng thái có thể bao gồm các thông tin về cân nặng, giới tính, tuổi, tọa độ không gian hoặc ô lưới mà thực thể đang ở, các thông số mô hình mô tả các loại đặc trưng khác nhau của các tác tử (ví dụ: loài).

Một cách để định nghĩa các thực thể và biến trạng thái là như sau: nếu dừng mô hình và lưu trạng thái hiện tại của nó để có thể khởi động lại sau đó với trạng thái hoàn toàn giống như trước đây, những thông tin nào cần phải được lưu trữ?

Biến trạng thái có thể thay đổi hoặc không thay đổi trong quá trình mô phỏng, ví dụ về thay đổi là cân nặng, tuổi, vị trí, , còn không thay đổi là giới tính, loài, Biến trạng thái nên ở mức độ thấp nhất, tức là không thể tính thông qua các biến trạng thái khác Ví dụ có biến trạng thái A đại diện vị trí của một người trong mô phỏng, khi đó không cần biến trạng thái B để mô tả khoảng cách người đó đến tâm của môi trường vì có thể tính B thông qua A.

Hầu hết ABM bao gồm các loại thực thể sau đây:

• Tác tử/thực thể: một mô hình có thể có các tác tử là loài khác nhau như sói và cừu; hoặc là các loại trong cùng một loài như các loại chức năng khác nhau của cây hoặc các giai đoạn khác nhau trong vòng đời của động vật Một số loại tác tử thường gặp là sinh vật sống, con người hoặc tổ chức Các biến trạng thái có thể là mã số định danh, tuổi, giới tính, vị trí, kích thước, cân nặng, năng lượng dự trữ, tốc độ phát triển, thông tin di chuyển trong mười bước gần nhất, .

• Đơn vị không gian (thường là ô lưới): mỗi ô lưới thường có các thông tin là vị trí, danh sách các tác tử trong ô lưới và các miêu tả của điều kiện môi trường (độ cao, bao phủ thực vật, loại đất, ) được đại diện bằng ô lưới đó Trong một số ABM, ô lưới được sử dụng để đại diện cho các tác tử: trạng thái và hành vi của cây, doanh nghiệp, , có thể được mô hình hóa như các đặc điểm của một ô lưới Một ô lưới có thể là một thực thể có các biến trạng thái riêng (nội dung độ ẩm đất, nồng độ dinh dưỡng đất, ), nhưng cũng có thể hoạt động như một vị trí, tức là một thuộc tính của sinh vật.

• Môi trường: thực thể này liên quan đến môi trường tổng thể hoặc các yếu tố ảnh hưởng hành vi của tất cả các tác tử hoặc ô lưới Các biến môi trường có thể là nhiệt độ, lượng mưa, giá và nhu cầu thị trường, quy định thuế.

• Tập thể: các nhóm thực thể có thể có các hành vi riêng của chúng, vì vậy có thể coi chúng như là các thực thể; ví dụ: các hộ gia đình gồm một số thực thể người hoặc các cơ quan gồm các thực thể tế bào Một tập thể thường được đặc trưng bằng danh sách các thực thể của nó và bằng các hành động cụ thể mà chỉ được thực hiện bởi tập thể đó, không phải bởi các thực thể thành phần của nó.

Trong việc mô tả thang đo không gian, thời gian được biểu diễn trong một mô phỏng, điều quan trọng là xác định các đơn vị của thang đo đại diện gì trong thực tế Ví dụ: một bước thời gian đại diện cho 1 năm và mô phỏng đã được chạy trong 100 năm Một ô lưới đại diện cho 1 m 2 và cảnh quan mô hình bao gồm 1000 × 1000 m 2 , tức là 1 km 2

Tổng quan quá trình và lập lịch Đầu tiên, phần này cần chỉ ra thực thể nào làm gì, tức là trình bày quy trình hoạt động của mô hình Tại đây, người xây dựng mô hình nên liệt kê rõ ràng các quy trình của mô hình: “cập nhật môi trường sống”, “di chuyển”,

“phát triển”, “mua”, “cập nhật các ô lưới”, Tên của các bước trong quy trình mô hình cũng sẽ là tiêu đề của phần thủ tục con được nêu trong phần sau của giao thức ODD Quy trình được thực hiện hoặc bởi một trong các thực thể của mô hình (ví dụ: “di chuyển”), hoặc bởi một bộ điều khiển cấp cao hơn như là cập nhật các ô lưới hoặc ghi dữ liệu ra các tệp.

Phần tiếp theo được đề cập đến là thứ tự mà các quy trình khác nhau được thực hiện và thứ tự mà một quy trình được thực hiện bởi một tập hợp các thực thể Ví dụ, việc ăn có thể là một quy trình được thực hiện bởi tất cả các thực thể động vật trong mô hình, nhưng chúng ta cũng phải xác định thứ tự mà từng con vật ăn; tức là liệu chúng ăn theo thứ tự ngẫu nhiên, theo thứ tự cố định, hoặc theo thứ tự theo kích thước Sự khác biệt trong việc sắp xếp như vậy có thể có tác động rất lớn đến kết quả của mô hình [18].

Cuối cùng là thời gian cập nhật biến trạng thái, bao gồm việc xem xét liệu một biến trạng thái có được gán giá trị mới ngay khi giá trị đó được tính bởi một quy trình (cập nhật không đồng bộ), hoặc liệu giá trị mới có được lưu trữ cho đến khi tất cả các thực thể đã thực hiện quy trình, và sau đó tất cả đều được cập nhật cùng một lúc (cập nhật đồng bộ).

Khái niệm thiết kế

Nội dung chính của phần này là trình bày cách mà nhà nghiên cứu đã suy nghĩ khi xây dựng mô hình Trong một giao thức ODD, không nhất thiết phải trình bày tất cả các thông tin được liệt kê dưới đây, vì không phải ABM nào cũng có đầy đủ các yếu tố đó.

Nêu lên các khái niệm, lý thuyết, giả thiết hoặc phương pháp mô hình hóa được dùng làm nền tảng cho việc thiết kê mô hình Giải thích mối quan hệ giữa các lý thuyết trên, các yếu tố của mô hình với mục đích nghiên cứu.

Chỉ ra rằng mô hình có sử dụng lý thuyết mới hay là sử dụng lý thuyết đã được phát triển trước đó để xây dựng các thuộc tính, đặc điểm cho thực thể của mô hình.

Kết quả đầu ra của mô hình là hợp trội khi chúng xuất phát từ những đặc điểm thích nghi hoặc hành vi của thực thể Những kết quả này có thể thay đổi phức tạp và không thể dự đoán trước được khi các đặc điểm của thực thể hoặc môi trường thay đổi Những kết quả phụ thuộc vào mô hình hơn là phụ thuộc vào hành động của thực thể thì không phải là kết quả hợp trội.

Trong phần này, người xây dựng mô hình cần chỉ ra đặc điểm thích nghi của thực thể là gì, tức là chúng dựa theo quy tắc nào để đưa ra quyết định hoặc có sự thay đổi gì trong hành vi phản ứng nếu môi trường hoặc chính thực thể đó thay đổi Những đặc điểm này có thể có chủ đích tăng cường một yếu tố nào đó của thực thể liên quan, ví dụ: “di chuyển đến ô lưới cung cấp tốc độ tăng trưởng nhanh nhất”.

Dựa vào phần thích nghi để trả lời các câu hỏi: nếu các đặc điểm thích nghi áp dụng một cách rõ ràng để tăng cường một yếu tố của thực thể để đạt được mục tiêu nào đó, thì mục tiêu đó chính xác là gì và cách đo nó như thế nào? Khi các thực thể đưa ra quyết định bằng cách xếp hạng các lựa chọn, họ sử dụng tiêu chí gì?

Phần này sẽ chỉ ra rằng liệu thực thể hay tập thực thể có thay đổi các đặc điểm thích nghi dựa vào kết quả đã xảy ra ở các bước thời gian trước hay không, và điều đó xảy ra như thế nào Nghĩa là thực thể đã học tập được gì thông qua thời gian.

Dự đoán là cơ sở để đưa ra quyết định; nếu các đặc điểm thích nghi hoặc quy trình học tập của một thực thể dựa vào ước lượng hậu quả trong tương lai của quyết định, thực thể cần có cách để dự đoán điều kiện trong tương lai, có thể là môi trường hoặc nội tại thực thể Cách dự đoán này có thể là sự ẩn dụ cho một giả thiết nào đó về thực thể.

Người xây mô hình cần định nghĩa cho từng thực thể rằng chúng sẽ tiếp thu những thông tin gì tại mỗi bước thời gian Những thông tin này có thể là các thuộc tính nội tại của thực thể, thông tin về môi trường, thông tin về các thực thể khác Ví dụ như một người thợ săn có thể cảm nhận được độ nguy hiểm, số lượng con mồi ở các vị trí mà người thợ săn này có thể di chuyển đến, đồng thời người thợ săn cũng nắm được bản thân còn bao nhiêu đạn, còn khả năng di chuyển bao xa.

Cơ chế để thực thể cảm nhận thông tin có thể được giải thích thông qua thiết kế mô hình, hoặc đơn giản là thực thể giả định là có thể tự biết các thông tin đó.

Tương tác được nêu lên ở đây là những tương tác giữa các thực thể với nhau, ảnh hưởng đến nhau một cách gián tiếp hoặc trực tiếp Tương tác có thể là ăn, chiến đấu cạnh tranh tài nguyên, giao tiếp trao đổi thông tin. Những tương tác được nêu trong phần này thường là tương tác có ảnh hưởng đến kết quả cuối của mô hình.

Trong mô hình, sẽ có những yếu tố ngẫu nhiên không dự đoán được trước Yếu tố này có thể là các biến trạng thái, một giá trị dùng để quyết định hành động tiếp theo như có sinh sản hay không, di chuyển ngẫu nhiên đến ô nào, Yếu tố ngẫu nhiên cũng được dùng để điều khiển tần suất của một số hành động nhất định của thực thể trong mô hình.

Tùy vào nhu cầu của mô phỏng, các thông tin được quan sát sẽ khác nhau Các thông tin đó có thể là số lượng sinh, chết của loài, tuổi thọ, các ô được di chuyển đến nhiều, thời điểm có sự kiện sinh sản, .

Các yếu tố trong “Khái niệm thiết kế” của giao thức ODD không mô tả mô hình một cách chính xác, tức là không cần thiết cho tác vụ sao chép mô hình Tuy nhiên, những khái niệm thiết kế này thường là đặc trưng của ABM. Chúng rất quan trọng để giải thích các đầu ra của mô hình, và chúng không dễ để mô tả thông qua các kỹ thuật mô tả mô hình truyền thống như phương trình và sơ đồ luồng Do đó, chúng được bao gồm trong ODD như một loại danh sách kiểm tra để đảm bảo rằng các quyết định thiết kế mô hình quan trọng được đưa ra một cách có chủ ý Các mô hình có giả thiết về thực thể là khác nhau, nên các khái niệm không được sử dụng có thể bị bỏ qua trong mô tả ODD.

Chi tiết mô hình

Phần này cung cấp chi tiết các thông tin về từng bước trong quy trình của mô hình, hỗ trợ người đọc có thể tái tạo lại một ABM giống hệt ABM được mô tả.

Tại thời điểm t = 0 tức trước khi bắt đầu chạy mô phỏng, mô hình sẽ có các thông tin về thực thể cần được cung cấp rõ ràng Các thông tin đó bao gồm các biến trạng thái của thực thể Tùy vào loại biến trạng thái và tùy vào mô phỏng muốn thực hiện mà các thông tin khởi tạo có thể được cố định hay ngẫu nhiên Tùy vào hướng nghiên cứu mà dữ liệu khởi tạo sẽ có các đặc điểm khác nhau Ví dụ như nếu muốn xem xét sự ảnh hưởng của một yếu tố nhất định đến kết quả thì những yếu tố khởi tạo còn lại cần được giữ nguyên ở mỗi lần mô phỏng, hoặc có những mô hình được xây dựng với mục tiêu hạn chế sự ảnh hưởng của dữ liệu khởi tạo đến mô hình, thì cần đa dạng hóa dữ liệu khởi tạo để có thể so sánh kết quả.

Dữ liệu khởi tạo là loại dữ liệu bắt nguồn từ ngoài mô hình như tệp dữ liệu Dữ liệu đầu vào không phải tham số hoặc biến trạng thái Dữ liệu đầu vào có thể là các yếu tố liên quan đến môi trường của mô phỏng ví dụ như lượng mưa, tần suất mưa, cách phân bố tài nguyên, thông tin độ ẩm, thông tin biến đổi của thời tiết theo thời gian, . Đối với những mô hình không có dữ liệu đầu vào, cần ghi chú là “mô hình không sử dụng dữ liệu đầu vào để biểu diễn các quy trình biến đổi theo thời gian”.

Do đã có những sự giải thích về khái niệm thiết kế, nên việc cần làm ở phần này là nêu chi tiết cách vận hành của các thủ tục được nêu trong bước

“Tổng quan quy trình và lập lịch” Đồng thời đây cũng là bước để người xây dựng cung cấp các tham số của mô hình, các tài liệu tham khảo, cách để tính tham số. Để tiện cho việc quan sát, đơn vị và giá trị của các tham số liên quan nên được trình bày ở dạng bảng.

Việc mô tả trên giao thức ODD hỗ trợ rất nhiều trong việc đảm bảo tính khoa học, độ tin cậy, khả năng tái xây dựng lại của một ABM Trong chương sau của luận văn, chúng tôi sẽ thực hiện xây dựng mô hình mô phỏng dựa trên tác tử của hệ sinh thái lưới thức ăn ba loài hổ, báo và lợn rừng thông qua giao thức ODD.

Xây dựng mô hình 25 2.1 Tổng quan

Mục đích

Mục đích của mô hình là mô phỏng lại các hoạt động sống của ba loài trong lưới thức ăn là hổ, báo và lợn rừng Dựa vào kết quả thu được, chúng tôi phân tích và đánh giá những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng cùng tồn tại của các loài trong môi trường Từ đó, chúng tôi hỗ trợ người ra quyết định trong việc xây dựng một khu bảo tồn mà ở đó nhiều loài động vật có thể chung sống với nhau Trong quá trình xây dựng mô hình và thực hiện mô phỏng, nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào yếu tố là khi kết thúc mô phỏng thì cả ba loài động vật có còn tồn tại hay không.

Thực thể, biến trạng thái và thang đo

Mô hình bao gồm hai loại thực thể là động vật và các tế bào thực vật. Trong đó thực thể động vật đại diện cho ba loài hổ, báo, lợn rừng với các hoạt động ăn, di chuyển tùy vào từng vào loài Thực thể tế bào thực vật đại diện cho lượng tài nguyên thức ăn cho lợn rừng trong một diện tích nhất định. Trong mô hình này, các thực thể động vật sẽ có hai biến trạng thái là energy và age biểu thị năng lượng sống và tuổi của thực thể đó Đối với các tế bào thực vật, chúng có hai biến trạng thái là energy và grow_speed thể hiện năng lượng sống và tốc độ phát triển của tế bào thực vật Các thông tin khác về biến trạng thái của thực thể được mô tả trong Bảng 2.1.

Bảng 2.1 Bảng biến trạng thái của thực thể

Thựcthể Biến trạng thái Mô tả Khoảng giá trị Đơn vị

Hổ energy Năng lượng sống của động vật 0−1 − age Tuổi của động vật 0−5475 (khoảng

Báo energy Năng lượng sống của động vật 0−1 − age Tuổi của động vật 0−5110 (khoảng

Lợnrừng energy Năng lượng sống của động vật 0−1 − age Tuổi của động vật 0−4380 (khoảng

12 năm) ngày vậtThực energy Năng lượng thực vật trong ô 0−1 − grow_speed Tốc độ phát triển của thực vật 0.01 năng lượng/ ngày

Trong mô hình ABM, chúng tôi sử dụng hai loại thang đo tương ứng với không gian và thời gian của mô phỏng:

• Không gian: các thực thể hoạt động trong một môi trường là hình vuông kích thước 50×50 ô vuông Mỗi ô vuông tương ứng với 400×400 m 2 ngoài đời thực, đồng thời mỗi ô vuông cũng tương ứng với một tế bào thực vật Tổng diện tích thực là 400 km 2

• Thời gian: mô phỏng có bước thời gian là một ngày ngoài đời thực Tổng bước thời gian thực hiện là 7000 bước, tương ứng khoảng 19 năm.

Việc dùng bước thời gian và không gian như vậy là do mô phỏng này quan tâm đến hoạt động của các loài động vật, khoảng thời gian và không gian sẽ phù hợp để chúng tôi quan sát các thực thể di chuyển và săn bắt con mồi.

Tổng quan quá trình và lập lịch

Tổng quan quá trình của mô hình diễn ra tại mỗi bước thời gian tức một ngày được mô tả qua Hình 2.2 Về mặt thứ tự, các thực thể trong mô hình thực hiện các bước như mô tả lần lượt theo thứ tự lợn rừng, hổ, và báo.Các bước của mô hình hoạt động cụ thể như sau:

Hình 2.2 Tổng quan quá trình

Tại mỗi bước thời gian, năng lượng của các thực thể động vật sẽ giảm đi một lượng cho trước Khi giá trị năng lượng của thực thể động vật nhỏ hơn hoặc bằng 0, thực thể sẽ tử vong và bị xóa khỏi mô phỏng.

Mỗi loài động vật có tuổi thọ khác nhau Trong mô hình này, giá trị tuổi và tuổi thọ được tính theo ngày Khi động vật có tuổi bằng tuổi thọ của nó, động vật sẽ tử vong.

Khi năng lượng của động vật đạt đủ một ngưỡng cho trước, động vật sẽ có xác suất thực hiện sinh sản Các cá thể con được sinh ra tại vị trí của cá thể mẹ và chia sẻ đều năng lượng của cá thể mẹ Số lượng cá thể con sinh ra tối đa sẽ được xác định trước tùy vào từng loài. Ăn mồi Đối với lợn rừng, việc săn và ăn mồi là quá trình tìm và hấp thu một lượng năng lượng có trong tế bào thực vật nó đang đứng Lượng năng lượng hấp thu không được vượt quá năng lượng tối đa mà động vật có thể hấp thụ cho dù động vật đang có bao nhiêu năng lượng Ví dụ tế bào thực vật có năng lượng là 1.0, lợn rừng có còn 0.5 năng lượng nữa thì mới đạt tối đa, nhưng lợn rừng chỉ có thể hấp thu 0.255 năng lượng từ thực vật.

Với loài báo và hổ, chúng cần thực hiện săn mồi Xác suất săn mồi thành công là một giá trị cho trước Khi bắt mồi thành công, động vật ăn và hấp thu năng lượng của con mồi Tương tự với lợn rừng, năng lượng tối đa có thể hấp thu dựa vào giá trị cho trước. Đối vời loài hổ, trong trường hợp ô đang đứng không có lợn rừng, hổ có thể lựa chọn báo làm con mồi Tuy nhiên hổ chỉ thực hiện bắt báo khi quá đói, tức là năng lượng dưới một ngưỡng nhất định.

Các động vật thường có xu hướng di chuyển đến ô có lợi cho việc săn mồi Phạm vi di chuyển của lợn rừng là một ô xung quanh và của báo, hổ là hai ô xung quanh vị trí hiện tại của chúng. Đối với lợn rừng, chúng ưu tiên tránh các ô đang có quá nhiều đồng loại để không phải tranh giành tài nguyên, sau đó mới chọn ngẫu nhiên vị trí có thức ăn tức năng lượng của tế bào thực vật lớn hơn 0.

Với các cá thể hổ, chúng ưu tiên tránh các ô đã có đồng loại để không phải tranh con mồi Kế sau đó chúng mới ưu tiên tìm các ô có lợn rừng.

Loài báo có hoạt động di chuyển phức tạp hơn Bình thường, báo sẽ né các ô đang có hổ và ô có nhiều cá thể báo khác, sau đó mới tìm ô có lợn rừng do trong tự nhiên báo có thể là con mồi của hổ Khi năng lượng của báo xuống dưới ngưỡng cho trước, tức báo quá đói, chúng sẽ chuyển thành ưu tiên tìm ô có lợn rừng trước, không quan tâm đến hổ và các cá thể báo khác.

Khái niệm thiết kế

Nội dung chính của phần này là trình bày cách mà người xây dựng đã tư duy khi thiết kế mô hình.

Nhằm duy trì sự tồn tại của các loài vật trong một môi trường sinh thái như khu bảo tồn, nội dung nghiên cứu cần mô phỏng các hoạt động của sinh vật dựa trên các tập tính, thông tin và mối quan hệ của chúng Các thông tin của động vật bao gồm tuổi thọ, thức ăn, năng lượng, sinh sản Nguyên lý thu thập thức ăn được xây dựng dựa vào quan hệ thú săn mồi và con mồi của hổ, báo, lợn rừng Bằng việc xây dựng mô hình mô phỏng dựa trên các thông tin đã có, chúng tôi xem xét, chỉnh sửa và tái sử dụng mô hình trong các môi trường, các loài sinh vật khác nhau, từ đó tìm ra các điều kiện phù hợp để bảo đảm sự tồn tại của các loài vật hoặc một điều kiện cho trước nào khác.

Trong mô phỏng này, các loài có một số đặc điểm chung và riêng khi lựa chọn ô di chuyển tiếp theo Cả ba loài đều có xu hướng chọn những ô nào có ít đồng loại và nhiều con mồi, thức ăn Sự khác biệt thể hiện chủ yếu ở loài báo, vì ngoài việc tránh các ô nhiều đồng loại, báo còn né các ô có hổ, vì hổ có thể vừa ăn báo vừa tranh lợn rừng với báo Khi quá đói, báo sẽ bỏ qua hai yếu tố ưu tiên đầu là né hổ và đồng loại, chỉ tập trung ưu tiên tìm ô có con mồi là lợn rừng.

Khi lựa chọn ô di chuyển, nhằm mục tiêu tối ưu khả năng bắt được con mồi, báo và hổ sẽ cân nhắc hai yếu tố:

• Tránh ô có nhiều đồng loại: giảm tranh giành con mồi.

• Chọn ô có nhiều con mồi nhất: tăng tỉ lệ bắt được con mồi nếu có đồng loại khác chọn cùng ô.

2.2.4 Tính cảm biến Để có thể thực hiện yếu tố tối ưu và thích nghi, các cá thể động vật cần có khả năng thu thập thông tin về vị trí của các cá thể khác ở trong một phạm vi nhất định.

Cụ thể, lợn rừng cần thu thập thông tin các ô xung quanh xem có bao nhiêu đồng loại ở mỗi ô và lượng thực vật ở các ô đó Báo và hổ cũng cần thu thập thông tin số lượng các loài báo, hổ, lợn rừng trong bán kính hai ô.

Trong mô hình này, các động vật được coi là mặc định biết các thông tin đã nêu ở trên mà không cần trải qua quá trình thu thập thông tin nào.

Các tương tác trong mô hình đều là tương tác trực tiếp, cụ thể là các tương tác:

• Tương tác lợn rừng ăn thức ăn trên tế bào thực vật: ảnh hưởng đến năng lượng trên tế bào và lợn rừng.

• Tương tác ăn thịt (hổ ăn báo và lợn rừng, báo ăn lợn rừng): ảnh hưởng năng lượng của thú săn mồi và sự tồn tại của cá thể lợn rừng, báo.

• Tương tác sinh sản: ảnh hưởng số lượng cá thể loài sinh sản và năng lượng của cá thể được sinh ra.

Các yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình:

• Sinh sản: khi đủ năng lượng, động vật thực hiện sinh sản khi một giá trị ngẫu nhiên thuộc đoạn [0,1] nhỏ hơn xác suất sinh sản của nó Số lượng cá thể sinh ra là ngẫu nhiên từ 1 đến số lượng con tối đa mà loài đang xét có thể sinh.

• Bắt mồi: một con mồi bị bắt và ăn khi một số ngẫu nhiên thuộc đoạn [0,1] nhỏ hơn xác suất bắt của thú săn mồi.

• Khởi tạo cá thể: năng lượng khởi tạo của các cá thể đầu tiên trong mô hình là giá trị ngẫu nhiên với tỉ lệ nằm trong đoạn [0.5,1] giá trị năng lượng lớn nhất của cá thể.

• Di chuyển: sau khi xét hết các yếu tố ưu tiên, các cá thể động vật chọn ngẫu nhiên một ô thuộc tập các ô được lọc ra theo điều kiện cho trước để di chuyển tới.

Trong nghiên cứu này, chúng tôi quan tâm đến khả năng cùng tồn tại của các loài trong môi trường Do đó, yếu tố được quan sát ở đây là số lượng thực thể của từng loài trong suốt quá trình mô phỏng Điều này nghĩa là các tham số quan sát sẽ bao gồm số lượng hổ, báo và lợn rừng còn sống ở mỗi bước thời gian Đối với tế bào thực vật, chúng tôi sử dụng ngưỡng năng lượng là 0.5 để phân biệt xem tế bào thực vật có khỏe hay không và thống kê số tế bào thực vật còn khỏe ở mỗi bước thời gian.

Thực hiện mô phỏng và phân tích kết quả 39 3.1 Khởi tạo mô hình

Mô phỏng cơ bản

Trong phần này, chúng tôi thực hiện mô phỏng trên bản đồ base, một bản đồ mà tế bào thực vật bao phủ 100% diện tích môi trường, nghĩa là bất kì vị trí nào cũng có tài nguyên thức ăn cho lợn rừng.

Sau khi thực hiện 100 lần mô phỏng với bản đồ base, số trường hợp cho kết quả lý tưởng chiếm 98% tổng số mô phỏng Hình 3.4 biểu diễn số lượng trung bình của ba loài hổ, báo, lợn rừng trong suốt quá trình mô phỏng. Thông qua hai biểu đồ Hình 3.4 và 3.5, chúng tôi thấy rằng trong khoảng 500 bước đầu của mô phỏng, số lượng lợn rừng tăng rồi giảm mạnh Hiện tượng này xảy ra là do mô phỏng được khởi tạo với tài nguyên thực vật bao phủ khắp bản đồ và tất cả thực vật đều đang ở trạng thái “đầy năng lượng”, đồng nghĩa với việc nguồn thức ăn của lợn rừng ở bước thời gian đầu tiên đang ở mức lớn nhất Nhờ có nguồn thức ăn đầy đủ, năng lượng của lợn rừng dễ dàng đạt trên ngưỡng sinh sản, từ đó tăng xác suất sinh sản ở loài này và dẫn đến số lượng lợn rừng tăng mạnh Khi quan sát Hình 3.5, chúng tôi thấy điều tương tự cũng xảy ra với hổ và báo Việc số lượng lợn rừng tăng mạnh giúp hổ và báo có nguồn tài nguyên phong phú và tăng khá nhanh Hai biểu đồ đã biểu diễn sự ảnh hưởng của nguồn tài nguyên thức ăn đến kích thước quần thể động vật.

Khi quan sát Hình 3.5, chúng tôi thấy trong khoảng bước thời gian

Hình 3.4 Biểu đồ kết quả số lượng các loài qua 7000 bước thời gian

Hình 3.5 Biểu đồ số lượng thực thể của hổ và báo

1000 đến 4500, số lượng báo nhiều hơn hổ, ngược lại, trong khoảng bước thời gian 4500 đến 7000, số lượng hổ nhiều hơn báo Báo có mức tiêu hao năng lượng thấp hơn hổ, nên khả năng duy trì sự sống đến khi tìm được thức ăn tức lợn rừng của báo sẽ cao hơn hổ Đồng thời khi hổ còn nhiều năng lượng, chúng sẽ không chọn báo làm con mồi Điều này dẫn đến báo sẽ chiếm ưu thế nhất định về kích thước quần thể khi so sánh với hổ Sau một thời gian, khi hổ đói, chúng sẽ bắt đầu lựa chọn cả báo làm còn mồi, từ đó tăng xác suất có được thức ăn của hổ Việc săn báo này sẽ giúp hổ tăng năng lượng, làm giảm quần thể báo, đến một thời điểm nào đó khi số lượng hổ cần săn báo ít đi, báo lại quay lại chiếm ưu thế số lượng Nhờ việc luân phiên chiếm ưu thế như trên mà hai loài hổ và báo có thể cùng tồn tại trong môi trường tự nhiên.

Hình 3.6 Biểu đồ số lượng thực thể lợn rừng và tế bào thực vật có năng lượng trên 0.5

Hình 3.5 thể hiện sự biến đổi về số lượng của lợn rừng và các tế bào thực vật Thông qua biểu đồ chúng tôi thấy được rằng chiều tăng, giảm tại các khoảng thời gian của tế bào thực vật và lợn rừng là ngược nhau, tức là khi số lợn rừng tăng thì số tế bào thực vật có năng lượng trên 0.5 giảm và ngược lại Điều này thể hiện mối quan hệ giữa động vật và nguồn thức ăn. Khi nguồn thức ăn dồi dào, lợn rừng tăng mạnh về số lượng và nhanh chóng tiêu hao nguồn thức ăn Khi đến một ngưỡng nhất định, nguồn thức ăn quá ít khiến lợn rừng chết đói tăng dần, kèm theo đó là sự săn bắt của hổ và báo, từ đó số lượng lợn rừng bắt đầu giảm Trong thời gian số lợn rừng giảm, các tế bào thực vật phát triển lại và gia tăng số lượng Khi tế bào thực vật đủ nhiều, lợn rừng lại có nguồn thức ăn để phát triển kích thước quần thể.

Như vậy, các biểu đồ Hình 3.4, 3.5, và 3.6 đã thể hiện được những mối quan hệ ảnh hưởng qua lại giữa động vật và nguồn thức ăn, giữa các loài có sự cạnh tranh về con mồi Sự ảnh hưởng qua lại này đã tạo nên sự cân bằng sinh thái, giúp các loài vật có thể cùng tồn tại trong một môi trường tự nhiên.Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét sự ảnh hưởng của môi trường đến khả năng tồn tại của ba loài.

Mô phỏng trên các cách phân bố tế bào thực vật khác nhau 45 3.4 Phân tích độ nhạy

Như đã trình bày trong các phần trước, dữ liệu đầu vào của mô phỏng bao gồm các tham số của thực thể, số lượng thực thể, và cách phân bố tế bào thực vật trên bản đồ Ở mô phỏng cơ bản, bản đồ phân bố tế bào thực vật là bản đồ có 100% diện tích là màu xanh lá, tương ứng với việc tài nguyên thức ăn của lợn rừng bao phủ và phát triển ở khắp mọi nơi trong khu bảo tồn Tuy nhiên, điều này khá là khó xảy ra trong thực tế, vì không phải nơi nào cũng có thức ăn cho lợn rừng Trong phần này, để đánh giá sự ảnh hưởng của cách phân bố tế bào thực vật đến khả năng cùng tồn tại của hổ, báo và lợn rừng, chúng tôi sẽ thực hiện mô phỏng trên các bản đồ đầu vào khác nhau, từ đó đánh giá kết quả dựa trên tỉ lệ kết quả lý tưởng Trong phần còn lại của luận văn, khi nói bản đồ thực vật, nghĩa là chúng tôi đang đề cập đến bản đồ phân bố tế bào thực vật của mô phỏng.

Có hai tiêu chí để phân loại bản đồ thực vật:

• Cách phân bố: phương thức phân bố thực vật, ví dụ như thực vật tập trung về bốn góc, hoặc tập trung về tâm bản đồ, hoặc phân bố ngẫu nhiên.

• Tỉ lệ thực vật: tỉ lệ diện tích của tế bào thực vật trên toàn bộ bản đồ thực vật Trong nghiên cứu này, chúng tôi thực hiện thử nghiệm các bản đồ thực vật có tỉ lệ diện tích tăng dần từ 25-75% với khoảng tăng là 5%. Đầu tiên, chúng tôi thực hiện mô phỏng trên ba bản đồ thực vật có cách phân bố như sau:

• center: Hình 3.7b, thực vật phân bố tập trung ở tâm bản đồ.

• corner: Hình 3.7a, thực vật phân bố hướng về bốn góc của bản đồ.

• random1: Hình 3.7c, thực vật phân bố ngẫu nhiên, nhưng có xu hướng tập trung vào cả bốn góc và tâm của bản đồ.

Hình 3.7 Bản đồ thực vật với ba phân bố corner, center và random1

Hình 3.8 Biểu đồ số lượng lợn rừng và tỉ lệ bao phủ của thực vật

Sau khi thực hiện mô phỏng trên các loại bản đồ khác nhau, chúng tôi thấy được một số ảnh hưởng rõ ràng của bản đồ thực vật đến kích thước quần thể các loài Hình 3.8 thể hiện số lượng lợn rừng trung bình của các mô phỏng ở các tỉ lệ thực vật khác nhau Dễ thấy được rằng diện tích thực vật bao phủ càng rộng thì số lượng lợn rừng trung bình càng lớn, điều này phù hợp với yếu tố số lượng tài nguyên ảnh hưởng đến kích thước quần thể Ngoài ra, khi so sánh ba cách phân bố, chúng tôi thấy rằng cách phân bố random1 có lợi hơn cho lợn rừng dù là tỉ lệ diện tích của thực vật trên bản đồ là như nhau. Để làm rõ hơn sự ảnh hưởng của yếu tố tỉ lệ thực vật, chúng tôi xét đến yếu tố được quan tâm nhất là tỉ lệ kết quả lý tưởng Theo Hình 3.9, chúng tôi thấy được khi tỉ lệ thực vật trên bản đồ chiếm dưới 50%, hầu như không tồn tại trường hợp nào mà cả ba loài cùng tồn tại đến hết 7000 bước thời gian.

Hình 3.9 Biểu đồ tỉ lệ kết quả lý tưởng và tỉ lệ bao phủ của thực vật

Kết quả này cho thấy khi diện tích thực vật dưới một ngưỡng nào đó, dù cách phân bố tài nguyên thế nào thì cũng khó duy trì sự tồn tại của ba loài Thông qua Hình 3.8, chúng tôi thấy ngay cả khi diện tích tài nguyên dưới 50%, lợn rừng vẫn có khả năng tồn tại Điều này thể hiện rằng lượng tài nguyên thực vật ít đã gián tiếp làm hổ và báo không đủ thức ăn mà dẫn đến tuyệt chủng.

Có thể thấy muốn tỉ lệ kết quả lý tưởng đạt trên 50%, tỉ lệ thực vật trong bản đồ nên từ 70% trở lên.

Hình 3.9 cũng cho chúng tôi thấy được sự khác biệt rõ giữa cách phân bố random1 với hai cách phân bố center và corner Cách phân bố random1 có tỉ lệ kết quả lý tưởng cao hơn hẳn hai cách phân bố còn lại Tại đây, chúng tôi đưa ra nhận xét rằng cách phân bố random1 cho kết quả lý tưởng nhiều hơn là vì so với hai cách phân bố còn lại, cách phân bố random1 cho những vùng không có thực vật nhỏ hơn.

Nhận xét trên có nghĩa là giả sử khi một lợn rừng đứng tại ô mà xung quanh không có thức ăn, quãng đường lợn rừng di chuyển đến vùng có thức ăn càng ngắn thì khả năng sống sót của nó càng cao Tuy nhiên bán kính quan sát của lợn rừng chỉ là một ô, nên nó không thể định hướng đến vùng có thức ăn gần nhất Do đó, nếu lợn rừng đi sai hướng trong bản đồ center và corner, nó sẽ phải đi quãng đường xa hơn nhiều khi so với bản đồ random1. Để tiếp tục nghiên cứu về ảnh hưởng của các vùng không có tế bào thực vật, chúng tôi thực hiện mô phỏng trên hai bản đồ thực vật khác với tỉ

Hình 3.10 Bản đồ thực vật với hai phân bố grid và random2 lệ diện tích thực vật là 60%:

• random2: Hình 3.10a, 3.10b, phân bố tế bào thực vật ngẫu nhiên.

• grid: Hình 3.10c, 3.10d, phân bố dạng lưới, phần có và không có tế bào thực vật được xếp xen kẽ nhau.

Bảng 3.1 Tỉ lệ kết quả lý tưởng trong các loại bản đồ khác nhau

Loại bản đồ Thực vật chiếm 50% Thực vật 60% corner 6% 21.57% center 7% 40.4% random1 9% 60.0% random2 8% 79.21% grid 7% 79.41%

Bảng 3.1 cho thấy tỉ lệ kết quả lý tưởng khi thực hiện trên các loại bản đồ thực vật khác nhau Dễ thấy, hai cách phân bố random2 và grid đều có các khoảng trống nhỏ hơn random1 Kết quả cho thấy khi lượng thực vật ít thì dù phân bố theo cách nào thì cũng khó có thể đảm bảo đủ số lợn rừng để duy trì tồn tại cho cả báo và hổ Khi thực vật chiếm 60% diện tích, chúng tôi thấy được bản đồ random2 và grid cho tỉ lệ kết quả lý tưởng gần 80%, tốt hơn hẳn khi so với bản đồ random1 chỉ có 60%.

Dựa trên các kết quả mô phỏng, chúng tôi có thể nhận thấy sự ảnh hưởng của việc phân bố tài nguyên thực vật đến khả năng cùng tồn tại của ba loài hổ, báo và lợn rừng trong khu bảo tồn Để tăng xác suất mà cả ba loài có thể cùng tồn tại lâu dài, nên chọn những khu bảo tồn mà diện tích bao phủ thức ăn của lợn rừng chiếm trên 70% tổng diện tích khu Trong trường hợp diện tích bao phủ của thức ăn cho lợn rừng là không cao, nên ưu tiên tìm cách để các vùng có thức ăn không cách nhau quá xa.

3.4 Phân tích độ nhạy Để phân tích độ nhạy của mô hình, chúng tôi thực hiện các thay đổi về tham số dựa trên mô phỏng cơ bản tức mô phỏng trên bản đồ thực vật base Chúng tôi thực hiện thay đổi lần lượt các tham số theo quy luật sau: với các tham số là số nguyên, chúng tôi tăng và giảm 1 đơn vị, còn các tham số còn lại thì tăng và giảm 5% [8].

Sau khi thống kê các kết quả mô phỏng, chúng tôi quan sát được rằng hầu hết các thay đổi về tham số đều cho tỉ lệ kết quả lý tưởng nằm trong khoảng 97−100% Điều này có nghĩa là hầu hết sự thay đổi nhỏ của tham số chỉ khiến kết quả thay đổi khoảng 1−2% Tuy nhiên có hai loại tham số gây ảnh hưởng lớn đến kết quả mô phỏng, đó là tham số energy_consume và catch_proba. Đối với tham số energy_consume tức năng lượng tiêu hao mỗi bước thời gian, tỉ lệ kết quả lý tưởng giảm đáng kể khi thay đổi tham số của hổ hoặc báo, hai loài cạnh tranh nhau về con mồi Khi tăng năng lượng tiêu hao của hổ hoặc giảm năng lượng tiêu hao của báo, tỉ lệ kết quả lý tưởng giảm còn khoảng 50−55% với đa phần các kết quả xấu là do hổ tuyệt chủng Ngược lại, khi tăng năng lượng tiêu hao của báo hoặc giảm năng lượng tiêu hao của hổ, tỉ lệ kết quả lý tưởng giảm còn khoảng 80−83% với đa phần các kết quả xấu là báo tuyệt chủng Kết quả này thể hiện rằng khi giảm năng lượng tiêu hao của một loài, tức là tăng khả năng bắt được con mồi trước khi hết năng lượng, từ đó tăng khả năng sống sót của loài Khi một loài được tăng khả năng sống sót, số lượng quần thể của chúng tăng nhanh và chiếm ưu thế so với loài cạnh tranh con mồi còn lại, khiến loài cạnh tranh có khả năng không tìm được thức ăn mà tuyệt chủng Điều tương tự cũng xảy ra khi chúng tôi giảm năng lượng tiêu hao Kết quả cho thấy việc tạo ưu thế cho loài báo dễ gây tuyệt chủng cho loài cạnh tranh hơn là khi tạo ưu thế cho loài hổ Đối với tham số catch_proba tức xác suất bắt được con mồi, chúng tôi có kết quả như Bảng 3.2.

Bảng 3.2 Tỉ lệ kết quả lý tưởng khi thay đổi xác suất bắt của hổ và báo

Loài Thay đổi tỉ lệ bắt mồi thành công Tỉ lệ kết quả lý tưởng (%)

Tương tự như khi thay đổi energy_consume, việc thay đổi tham số catch_proba cũng gây nên hai trường hợp là có lợi cho báo và có lợi cho hổ. Kết quả Bảng 3.2 cho thấy trong trường hợp có lợi cho báo sẽ cho tỉ lệ kết quả lý tưởng thấp hơn trường hợp có lợi cho hổ, giống với kết quả khi thay đổi tham số energy_consume.

Mô hình mô phỏng lưới thức ăn ba loài hổ, báo và lợn rừng được xây dựng bằng ngôn ngữ Julia thông qua framework Agents.jl Mã nguồn của mô hình được chia sẻ trên https://github.com/pahung1999/foodweb_3_animals.

Các kết quả thu được

Trong luận văn này, chúng tôi đã thực hiện xây dựng một mô mình mô phỏng dựa trên tác tử để thể hiện hoạt động của ba loài động vật trong lưới thức ăn là hổ, báo và lợn rừng Thông qua việc thực hiện mô phỏng trên các môi trường với cách phân bố thực vật khác nhau, cùng với việc thay đổi các tham số trong phần đánh giá độ nhạy, chúng tôi đã đưa ra một số nhận xét về mối quan hệ giữa các thực thể trong mô hình như sau:

• Sự biến đổi tăng giảm của nguồn thức ăn sẽ ảnh hưởng tới sự tăng giảm về số lượng của các loài động vật, và thường thì sự tăng giảm này sẽ có xu hướng đối nghịch nhau Cụ thể trong mô phỏng này, cặp quan hệ động vật - thức ăn bao gồm lợn rừng - thực vật, hổ - lợn rừng, hổ - báo, báo - lợn rừng.

Ngày đăng: 21/09/2024, 10:48

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN