如果你也在 怎样代写演化博弈论game theory in biology这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写演化博弈论game theory in biology方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写演化博弈论game theory in biology代写方面经验极为丰富，各种代写演化博弈论game theory in biology相关的作业也就用不着说。

我们提供的演化博弈论game theory in biology及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|演化博弈论代写game theory in biology代考|Model: Group Defence and Dispersal to Empty Areas

We develop a dispersal model in which $N$ areas, each of which may contain a group of individuals, are linked by dispersal. Each area has $K$ food territories. Each individual must occupy its own territory in order to survive. Thus the group occupying an area has maximum size $K$. At the beginning of each year each territory owner produces one offspring. It then dies with probability $m$, otherwise it retains its territory until next year. The offspring either remains in its natal area (with probability $1-d$ ) or immediately disperses to a randomly selected area (with probability $d$ ). Those offspring that remain compete (scramble competition) for the territories that have become vacant due to the death of previous owners. Those individuals that disperse to a non-empty area die, since local group members oppose them. If a dispersing individual is lucky enough to disperse to an empty area it competes for a territory (again scramble competition) with others that also dispersed to this area. Those individuals that gain a territory are founder members of a new group. Individuals that do not gain territories immediately die without leaving offspring. Each year a threat to the whole group in an area occurs with probability $\beta$. If a threat appears, each group member decides how much effort to expend in group defence (its prosocial trait). Let $u_i$ be the defence effort of the individual on territory $i$ (set to zero if there is no individual on the territory). The probability the whole group is wiped out is a function $H\left(u_1, u_2, \ldots, u_K\right)$ that decreases with the defence efforts of the individuals. If the group is successful in defending against the threat, individual $i$ dies with probability $h\left(u_i\right)$ that increases with its group defence effort.

In this model there is a trade-off-to defend the group or save oneself. We might expect that when the dispersal probability is high, members of a group are not highly related and expend little effort on group defence. Consequently, there will be many areas where the group has been wiped out, and hence many opportunities for dispersing offspring to find empty areas, so that dispersal remains high. Conversely, when the dispersal probability is low, individuals will be related and much more prosocial, putting more effort into group defence. This results in few empty patches and selects for low dispersal (Fig. 6.9). Figure $6.10$ shows a case in which high initial levels of group defence lead to even higher levels evolving, accompanied by rare vacant areas and low dispersal rates. In contrast, low initial levels of group defence lead to lower levels evolving accompanied by more empty areas and higher dispersal. Overall this suggests that when dispersal and defence effort are allowed to co-evolve there may be two different stable endpoints. Whether this is so depends very much on the functions $H$ and $h$; often there is just one endpoint.

经济代写|演化博弈论代写game theory in biology代考|Co-evolution of Species

As we mentioned, in evolutionary biology co-evolution usually refers to reciprocal evolutionary changes in the traits of two or more species, as a consequence of their interactions. This is a large and complex area of investigation, in which game theory has only played a minor role. The species interactions can involve harm, as for parasites and hosts or predators and prey, or they can be mutualistic such that they benefit each of the species involved.

Here we illustrate the latter possibility using a model of the evolution of Müllerian mimicry. In this mimicry two or more species that are aposematic (i.e. unprofitable as prey, with striking appearances that signal their unprofitability) evolve to become similar in their appearance (Fig. 6.11), which benefits the prey because of reduced costs of predator education. The species interact through predators, who can learn more quickly to avoid them as prey by generalizing between their appearances. The first hypothesis about this form of mimicry evolution was put forward by Müller (1878) and it played a role in early discussions about evolution by natural selection. Müller suggested that learning by predators to avoid unpalatable prey worked such that a predator would attack a given number of prey after which it would stop attacking. It then follows that by having the same appearance, two species can divide the cost of this predator education between them, and that the gain in per capita prey survival would be greater for a species with lower population density.

In Box $6.5$ we present a reinforcement learning model that shows some similarity to Müller’s original assumptions about learning. The learning mechanism works by updating an estimate of the value of performing a certain action (like attack) in a given situation (like a particular prey appearance). The preference for attack is assumed to be proportional to the estimated value $(\mathrm{eq}(6.33)$ ), which is simpler but possibly less biologically realistic than actor-critic learning (Box 5.1). The learning model in Box $6.5$ also includes generalization between different prey appearances, using a Gaussian generalization function (eq (6.35)). Let us now consider the evolution of prey appearances, while the predator learning rule is unchanging. Generalization influences mimicry evolution by causing predators to treat prey with similar appearances in similar ways. This is illustrated in Fig. 6.12a, showing the probability of survival for mutants with different appearances $\xi$, which could be a measure of prey colouration, when there are two resident populations with average appearance $\xi=2$ and $\xi=8$, respectively.

From the perspective of game theory, the best response in this situation is a mutant with appearance near the average of the population with highest population density, which is $\xi=8$ in this example. The light grey arrows in the figure illustrate evolutionary changes for mutants from the less numerous population that could invade. This might suggest that mimicry can only evolve through major mutational changes. There is, however, an alternative evolutionary scenario. Note that the survival peaks around the population means in Fig. 6.12a are slightly asymmetric, with a skew in the direction of the other population. The skew is a consequence of generalization by predators. It will only be noticeable if the width of the generalization function $(\sigma$ in eq (6.35)) is not too small compared with the separation of the population appearances. Such gradual evolution of mimicry is illustrated in Fig. 6.12b, using individual-based simulation.

博弈论代考

经济代写|演化博弈论代写生物学博弈论代考|模型:群体防御和分散到空区域

.

我们开发了一个扩散模型，其中$N$个区域，每个区域可能包含一组个体，通过扩散连接在一起。每个地区都有$K$个食物领地。为了生存，每个个体都必须占据自己的领地。因此，占据一个区域的组的最大大小为$K$。在每年的年初，每个领地所有者生产一个后代。然后它以$m$的概率死亡，否则它会在明年之前保持它的领地。后代要么留在出生区域(概率$1-d$)，要么立即分散到随机选择的区域(概率$d$)。那些留下来的后代争夺由于前主人死亡而空置的领地。那些分散到非空旷区域的个体会死亡，因为当地团体成员反对他们。如果一个分散的个体足够幸运地分散到一个空旷的区域，它就会与其他也分散到这个区域的个体争夺一个领地(再次争夺竞争)。那些获得领地的个体是新群体的创始成员。没有获得领地的个体立即死亡，没有留下后代。每年，一个地区的整个群体都会受到威胁，其概率为$\beta$。如果威胁出现，每个群体成员决定在群体防御中花费多少努力(它的亲社会特性)。设$u_i$为个人在领土$i$上的防御努力(如果领土上没有个人，则设置为零)。整个群体被消灭的概率是一个函数$H\left(u_1, u_2, \ldots, u_K\right)$，它随着个体的防御努力而减少。如果群体成功抵御了威胁，个体$i$死亡的概率为$h\left(u_i\right)$，该概率随着群体防御努力的增加而增加

在这个模式中，存在着一种权衡——是保护群体还是拯救自己。我们可能会认为，当分散概率较高时，群体成员的关联性不高，群体防御的努力也较少。因此，群体将在许多地区被消灭，因此有很多机会分散后代去寻找空旷的地区，因此分散率仍然很高。相反，当分散概率较低时，个体会更亲和，更亲社会，投入更多精力进行群体防御。这导致了很少的空斑块和选择低分散(图6.9)。图$6.10$显示了一种情况，在这种情况下，最初的高水平群体防御导致更高水平的进化，伴随而来的是罕见的空白区域和较低的分散率。相比之下，较低的初始群体防御水平导致较低水平的进化伴随着更多的空白区域和更高的分散。总的来说，这表明当分散和防御努力被允许共同进化时，可能会有两个不同的稳定终点。这在很大程度上取决于函数$H$和$h$;通常只有一个端点

经济代写|演化博弈论代写生物学博弈论代考|物种的共同进化

正如我们所提到的，在进化生物学中，共同进化通常是指两个或两个以上物种的性状的相互进化变化，这是它们相互作用的结果。这是一个庞大而复杂的研究领域，博弈论在其中只起了很小的作用。物种间的相互作用可以是有害的，如寄生虫与宿主或捕食者与猎物之间的相互作用，也可以是互惠的，使每一个相关物种都受益

在这里，我们使用Müllerian mimicry的进化模型来说明后一种可能性。在这种拟态中，两种或两种以上具有警示性的物种(即作为猎物无利可图，其惊人的外表表明其无利可图)在外表上进化成相似的物种(图6.11)，这对猎物有利，因为捕食者教育成本降低了。这些物种通过捕食者相互作用，捕食者可以通过归纳它们的外表来更快地学会避开它们。关于这种拟态进化形式的第一个假设是由Müller(1878)提出的，它在早期关于自然选择进化的讨论中发挥了作用。Müller认为，捕食者通过学习避免难吃的猎物起作用，这样捕食者就会攻击一定数量的猎物，之后就会停止攻击。然后得出结论，由于外貌相同，两个物种可以分摊捕食者教育的成本，种群密度较低的物种在人均被捕食者生存方面的收益更大

在Box $6.5$中，我们提出了一个强化学习模型，该模型显示出与Müller关于学习的原始假设有一些相似之处。学习机制通过更新在特定情况下(如特定猎物外观)执行特定动作(如攻击)的价值估算来工作。攻击偏好被假设成与估计值$(\mathrm{eq}(6.33)$成正比)，这比演员-评论家学习更简单，但可能在生物学上不太现实(框5.1)。Box $6.5$中的学习模型还包括不同猎物外观之间的泛化，使用高斯泛化函数(eq(6.35))。现在让我们考虑猎物外表的进化，而捕食者的学习规则是不变的。泛化通过使捕食者以相似的方式对待外表相似的猎物来影响拟态进化。图6.12a显示了不同外观的突变体$\xi$的生存概率，这可以作为猎物颜色的衡量标准，当分别有两个平均外观的常住种群$\xi=2$和$\xi=8$时。

从博弈论的角度来看，这种情况下的最佳反应是一个外观接近最高种群密度的种群平均值的突变体，在本例中为$\xi=8$。图中浅灰色的箭头显示了来自数量较少的可能入侵种群的突变体的进化变化。这可能表明，拟态只能通过重大的突变变化来进化。然而，还有另一种进化场景。注意，在图6.12a中，种群均值周围的生存峰值是轻微不对称的，在其他种群的方向上有倾斜。这种倾斜是捕食者泛化的结果。只有当eq(6.35)中泛化函数$(\sigma$的宽度与种群外观的分离相比不是太小时，它才会被注意到。通过基于个体的模拟，拟态的这种渐进演化如图6.12b所示

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写