Effects of genetic complexity and time resolution in an individual-based model of mesopelagic fish with hunger and fear

Abstract

Many studies have shown that emotion systems are in use to direct behavior, which has also been utilized in a recent mathematical model. To investigate the general validity on the results from this model for vertical migration in planktivorous, mesopelagic fish, I increased the potential for precision in the neuronal response functions (by adding more genes) and executed a sensitivity analysis of the temporal resolution. I found that many aspects of the model were sensitive to the temporal resolution, especially when this was decreased. With fewer generations, it is possible to shorten simulation time by more than a factor of 10, but higher temporal resolutions gave better results. More complex neuronal responses did not seem to improve growth or survival. The increased genetic complexity did not incur longer time to find adaptive solutions in the model. One reason for this may be that the extra genes were only partly utilized to perform more complex neuronal responses by the simulated populations. It was found that for almost all stages in life, the increased genetic complexity was not needed. The usage of more genes to make more complex response curves to their perceptions varied between populations and was not consistent for the genes involved. Complex response curves were mostly used for increased ability to have gradually increasing responses at either very low or very high perception strengths, while still maintaining a sigmoid shape of the curve. As for previous versions of the model, several solutions evolved in the same population. Adding more time steps in each diel cycle gave a significantly higher population egg production at the highest resolution, while adding more diel cycles in a generation did not yield any differences. At the lowest temporal resolution, reducing the number of diel cycles gave lower population egg production. Total amount of fear during a lifetime varied considerably among simulations in each experiment, but showed no specific pattern in regard to temporal resolution. However, the relative length of continual periods of fear were longer in simulations with low resolution in each diel cycle and decreased as the resolution increased. The levels of fear in the different experiments did not stabilize or converge between simulations, opposite to the case for all other traits. Not even after 120,000 generations did levels of fear stabilize or converge between simulations.

Studier har vist at emosjonssystemer brukes for å avgjøre adferd, noe som nylig har blitt undersøkt i en individbasert, matematisk modell for vertikalvandring i planktivor, mesopelagisk fisk. Individene i modellen veksler mellom å være i tilstandene Redd" eller Sulten". Tilstanden avgjør hvordan de evaluerer omgivelsene sine og dermed også adferden. For å undersøke gyldigheten av resultatene fra denne modellen har jeg lagt til muligheten for økt presisjon i de nevrale responsfunksjonene ved å legge til flere gener, samt utført en sensitivitetsanalyse på tidsoppløsningen. Resultatene mine viser at nivået av frykt ikke stabiliserer seg selv i veldig lange simuleringer eller simuleringer med økt tidsoppløsning og at simuleringer som er kjørt med de eksakt samme parameterne ikke konvergerer når det gjelder nivå av frykt. I tillegg finner jeg at den totale eggproduksjonen i modellen er følsom for tidsoppløsningen i hver døgnsyklus, men ikke av antall døgnsykluser. Når tidsoppløsningen økes, veksler individene oftere mellom å være Redd" og Sulten" og har kortene kontinuerlige perioder med frykt i forhold til den totale livslengden sin. Alle egenskaper (kroppsmasse, mortalitet, fekunditet og dybdevalg) utenom frykt var stabile etter bare 2000 generasjoner. Når den genetiske kompleksiteten i modellen økes, utnytter fiskene dette i særdeles liten grad. Det eneste unntaket er under predatorangrep. Denne muligheten for mer avanserte responser på ytre stimuli gav ingen økning i den maksimale eggproduksjonen eller hvor fort denne ble oppnådd. Hvor mye den økte genetiske kompleksiteten ble utnyttet varierte mye mellom populasjonene og var ikke konsistent for de forskjellige genene i modellen. I likhet med tidligere versjoner av denne modellen ble det evolvert flere ulike løsninger i samme populasjon. Modellen kan derfor kjøres med høyere tidsoppløsning per døgnsyklus for å forbedre resultatene, men færre døgnsykluser for å spare regnetid. Antall generasjoner kan også reduseres kraftig, med mindre det er nivå av frykt som skal undersøkes. Økningen i genetisk kompleksitet viser seg å være uproblematisk for antall generasjoner som trengs for å finne frem til en god løsning, men er ikke nødvendig før arkitekturen i modellen og dens miljø er gjort mer komplisert.