S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Elämän historian strategiat ja kokopeli.

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 10 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Kernel-tasoitus.
Advertisements

Mitä nuorille kuuluu? Eveliina Karjalainen.  Toisilla näyttää menevän paremmin kuin koskaan, toisilla huonommin kuin koskaan. Molemmat ryhmät tuntuvat.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 3 - Riikka-Leena Leskelä Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 2. Mallien rakentaminen.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 – Philip Holm Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Sekastrategiat - Mekanismien luokittelu.
Sosialisaatio Sosialisaation käsitteellä kuvataan prosessia, jossa yksilöstä kasvaa yhteisönsä jäsen. Uusi sukupolvi oppii ja se opetetaan kulttuurinsa.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 20 – Karin Ahlbäck Optimointiopin seminaari - Syksy Esitelmä.
Syksy 2001Johdatus bioinformatiikkaan / T. Pasanen 1 7. Monirinnastus Geeni perhe: ryhmä läheisiä toisilleen sukua olevia geenejä, jotka koodaavat samankaltaisia.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 – Mikko Harju Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Kotitehtävä 15.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Kaarlo Väisänen Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Kompleksisuuden teoria ja organisaaatiotiede.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 19 – Jussi Karlqvist Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Pehmeä Systeemimetodologia (SSM)
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 2 - Jarno Leppänen Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Evoluutiopeliteoria: stabiilisuudesta.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 28 – Tuukka Sarvi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Ratkaisu kotitehtävään 28 Tuukka.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 14 – Tom Lindström Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Kotitehtävän 14 ratkaisu Tom.
Kalakantojen arviointi (KALAT22)
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 - Teemu Mutanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Lisätiedon arvo.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 - Teemu Mutanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Kotitehtävä 11 - ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Lassi Ahlvik Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Rehellisyys ja neuvottelu Lassi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 18 – Otto Sormunen Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 1 – Simo Heliövaara Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Johdanto peliteoriaan
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 – Henri Hytönen Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Kaoottiset attraktorit
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 – Mikko Harju Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Korreloitu tasapaino ja sosiaaliset.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Carlo Vainio Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Käänteisoptimointiin perustuvat huutokaupat.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Lineaarinen.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Projektien suunnittelu ja skedulointi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 20 – Juuso Ilomäki Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Signalointi ja cheap talk Juuso.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 19 - Heikki Henttu Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Ratkaisu kotitehtävään 19.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 4 – Jussi Kangaspunta Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Kaksiulotteiset kuvaukset 2/2.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Mallinnusmenetelmät 5 – Emilia Partanen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Mallinnusmenetelmät.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Lauri Sommarberg Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / (8) Verkkohuutokaupat Huutokauppojen yhdistäminen.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen Tuomas Nummelin Optimointiopin.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 18 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Stabiilit monistot ja kriisit Mat
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 1 – Matias Leppisaari Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Perusmalli ja evolutiivisesti.
Hotelling, H. (1931). The Economics of Exhaustible Resources
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 4 – Janne Nurmi Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Evoluutiopeliteoria: Viivytystaistelu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 2 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Bayes-verkoista s
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 14 - Tom Lindström Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Vaikutuskaaviot Sivut
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 – Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kotitehtävän ratkaisu Anna Matala.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Lokaalit uskottavuusmenetelmät.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 5 – Matti Sarjala Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Evoluutiopeliteoria: Viivytystaistelu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä – Jouni Pousi Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kotitehtävän ratkaisu Jouni Pousi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 12 – Jouni Pousi Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Epäsymmetriset pelit II: luokittelu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 19 – Ville Koponen Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Kotitehtävä 19 (Kirja12.7)
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 25 - Mark Mehtonen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 The Chain Rule for Influence.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 1 - Jirka Poropudas Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Kotitehtävän 2 ratkaisu Jirka.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 13 – Antti Savelainen Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Epäsymmetriset pelit III: Sukupuoli-
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä - Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kotitehtävän ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 23 – Juho Kokkala Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 IEJ-puut, yhteisjakaumat, A-kyllästetyt.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 9 - Jaakko Niemi Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Kotitehtävä 9 Ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 24 – Teppo Voutilainen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 Kotitehtävän 24 ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 21 – Osmo Salomaa Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Kotitehtävän 21 ratkaisu Osmo.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Käytännön järjestelyt - Jukka Luoma Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Mat Optimointiopin.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 13 – Tommi Nykopp Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Päätösteoreettinen vianhaku.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 4 – Janne Nurmi Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Kotitehtävä 4 - Ratkaisu
Pedagogisen toimikunnan 11. kokouksen muistio
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 8 – Ilmari Kuikka Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Kotitehtävä 8 Ratkaisu.
Monilajimallit YE10. ekosysteemeistä Saalistajat, saaliit, kilpailijat, taudit ym. saattavat vaikuttaa merkittävästi luonnonvaran kasvuun. fysikaalinen.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 17 – Olli Mahlamäki Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 HUGIN-ohjelmisto Olli Mahlamäki.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 12 – Alexander Franck Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Rationalisoituvuus ja yleinen.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 8 – Reda Guerfi Optimointiopin seminaari - Syksy 2009 Taloudellisen tuotantoerän skedulointi.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 5 – Matti Sarjala Optimointiopin seminaari - Kevät 2008 Kotitehtävien ratkaisut
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 22 – Jussi Kangaspunta Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Ohjaamaton.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä # - Esitelmöijän nimi Optimointiopin seminaari - Syksy 2000 / 1 Potentiaalien kertaus ja.
S ysteemianalyysin Laboratorio Aalto-yliopiston teknillinen korkeakoulu Esitelmä 11 – Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Syksy 2010 Tukivektorikoneet.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Pekka Mild Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 Monitavoitteiset vaikutuskaaviot; Ratkaisu.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Fraktaalit – Ville Brummer Optimointiopin seminaari - Kevät 2007 Fraktaalit - Kotitehtävän vastaus.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Tapani Raunio Optimointiopin seminaari - Kevät 2005 / 1 Online huutokaupat.
S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Kotitehtävä 4 – Topi Tahvonen Optimointiopin seminaari - Syksy 2005 / 1 4. Kotitehtävän ratkaisu.
Kotitehtävä 1 - Ratkaisu
Lukion biologia Eliömaailma BI 1.
Esityksen transkriptio:

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Elämän historian strategiat ja kokopeli Anna Matala

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Motivaatio Useimmissa tapauksissa on kyse resurssien jakamisesta selviytymisen, kasvamisen ja lisääntymisen välillä. Aiemmin käsitelty lähinnä “pelinä luontoa vastaan” eli optiomointiongelmana, jossa rajat määräytyvät kasvun, kuolleisuuden ja hedelmällisyyden mukaan.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Esimerkki: Kasvi Mirminari & Oster (1978) tutkivat kasvien kasvamista. Kasvin kasvunopeus riippuu sekä kasvin omasta, että naapurien koosta, ja näiden kilpailusta valosta, vedestä ja ravinteista. Kasvin optimaalinen strategia riippuu siitä, kasvaako kasvi yksin, vai joutuuko se kilpailemaan naapureidensa kanssa.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Esimerkki: Saksanhirvi Myöhään syksyllä uroshirvet muodostavat jopa 15 naaraan haaremeita. Urosten välillä taisteluja, voittaja saa pitää haaremin. Alle 6-vuotiaat urokset eivät osallistu, saattavat päästä parittelemaan hiiviskelemällä. Kiima kuluttaa lähes kaiken urosten rasvavarastoista, ja seurauksena kasvu hidastuu tai loppuu kokonaan.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Saksanhirvien malli Yksilöt kasvavat, mutta eivät lisäänny ikään x mennessä, jolloin ne ovat saavuttaneet koon m. Mitä suurempi x, sitä epätodennäköisemmin yksilö elää tähän ikään saakka. Selviytymisen todennäköisyys, ja saavutettu koko, riippuvat vain yksilöstä itsestään (vrt. kasvi!). x ikävuoden jälkeen yksilö ei enää kasva. Menestys kiima-aikana riippuu yksilön koosta m suhteessa muihin uroksiin. Mistä löytyisi evolutiivisesti stabiili m?

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Parker: ESS ei olemassa Parker (1979) tutki hieman erilaista mallia, jossa urokset ja naaraat kilpailivat toisiaan vastaan, ja jossa uroksen suhteellinen koko naaraaseen nähden oli ratkaiseva (ja päinvastoin), epäsymmetrinen versio. Peli syklinen, ei voida löytää ESS:a. Ehkä esimerkki epävakaasta syklisyydestä, ehkä epävakaa myös symmetrisessä muodossaan?

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Viivytystaistelu? Parker näkee pelin viivytystaisteluna, jossa voittaja joutuu maksamaan koko kustannuksensa. Mikäli eläin kasvaa suuremmaksi, kuin on tarpeen kilpailun voittamiseksi, se ei saa hyvitystä ylimääräisestä. “Vastustajasta riippumattomat kustannukset!” Symmetrinen pelimatriisi (ei vieläkään ESS:a!)

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kritiikkiä (Maynard Smith)‏ Kelpoisuuden pitäisi olla tulo lisääntymiseen selviämisen todennököisyydestä ja hedelmällisyydestä mikäli yksilö lisääntyy. Hedelmällisyys ei riipu menestyksestä kahdenvälisissä otteluissa. Yksilön kelpoisuus yleisesti W(m)=s(y)V(z), missä s(y) on tn selvitä y-kokoiseksi, ja z on todennäköisyys olla suurempi kuin satunnainen kilpakumppani, ja V(z) on epälineaarisesti tästä riippuva palkkio. Vaikea löytää analyyttisesti evolutiivisesti stabiili p(y)

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Diskretointi avuksi! Oletus: Kasvu loppuu tietyn iän jälkeen. Tyypillinen yksilö alkaa lisääntyä n-vuotiaana, ja lakkaa samalla kasvamasta. Tn selviytyä seuraavaan vuoteen n-vuotiaana on p n (ei riipu siitä, kasvaako vai lisääntyykö yksilö). Tällöin todennäköisyys selvitä hengissä ikään n saakka on S n = p 0 p 1 p 2 ⋯ p n-1 jolloin odotettavissa olevat vuodet ovat Y n = 1+p n +p n p n+1 + ⋯

Verrataan tyypillistä strategiaa mutantteihin, jotka aloittavat lisääntymisen n-1 tai n+1 vuoden iässä. Jos W n = S n Y n H n (H n on tyypillisen yksilön menestys lisääntymisessä) → W n+1 =S n (Y n +1)M n+1 ja W n-1 =S n (Y n +1/p n-1 )M n-1 (M x mutantin menestys lisääntymisessä) Tällöin, jotta n-populaation evolutiivisesti stabiili, ja S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 ESS

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Mutanttien mahdollisuudet Suhteellinen etu n+1-vuotiaaksi kasvavalle mutantille M n+1 /H n, suhde pienenee n:n kasvaessa. Vastaavasti M n-1 /H n kasvaa n:n mukana. Mikäli kasvu lopulta pysähtyy myös yksilöillä jotka eivät lisäänny, suhteet lähestyvät 1.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kaksi tapausta Tarkastellaan tapausta, jossa kuoleman todennäköisyys ei riipu iästä, eli p 0 =p 1 = ⋯ =p n =p. p=0.75 jolloin Y n =4 (geom. summa) ja Y n /(Y n -1) = 1.33 ja Y n /(Y n +1/p n-1 ) = 0.75

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Tulkinta: Tapaus a Kaikki iät n välillä A-B voivat tulla syrjäytetyksi sekä aiemmin että myöhemmin kiiman aloittavien yksilöiden taholta. Tuloksena fenotyypeiltään vaihteleva populaatio, fenotyypit väliltä A-B. Luonnossa tilanne, jossa suurimmat yksilöt saavat merkittävän hyödyn, mutta pienimmät eivät kärsi vastaavan suuruista haittaa. Esim. Centris Pallida-mehiläinen (esitelmä 9).

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Tapaus b Yhtäkään fenotyyppiä väliltä B-A on mahdollista syrjäyttää. Tuloksena yhtenäinen populaatio, jossa fenotyyppi voi olla väliltä B- A. Toteutunut fenotyyppi riippuu evoluution historiasta. Luonnossa tilanne, jossa pienimmät yksilöt kärsivät suuret kustannukset, mutta suuret eivät saa vastaavaa hyötyä. Esim. Sepelkyyhky joilla hierarkian pohjalla olevat näkevät nälkää.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Entäpä jos... Jos suurin yksilö saisi merkittävän hyödyn, ja pienin vastaavan suuruisen haitan, ESS:a ei ole olemassa kun oletetaan ettei ikääntymisellä ole vaikutusta.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Ikääntymisen vaikutus Kuvassa on otettu huomioon myös ikääntymisen tuoma kuolleisuuden lisääntyminen.

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Kotitehtävä Tarkastele edellisen kalvon kuvaa, ja selitä lyhyesti ja omin sanoin mitä siinä oikeastaan tapahtuu (esim. millaiset strategiat toimivat, minkälainen populaatio tälläisestä systeemistä mahdollisesti seuraisi?) Miten tämä voisi liittyä saksanhirviin?

S ysteemianalyysin Laboratorio Teknillinen korkeakoulu Esitelmä 15 - Anna Matala Optimointiopin seminaari - Syksy 2008 Sanasto Senescence ≈ ikääntymisen vaikutus kuoleman todennäköisyyteen. Iän kasvaessa kuoleman todennäköisyys yleensä kasvaa. Wood pigeon (Columba palumbus) = sepelkyyhky