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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/3405| Modelación de la pesquería del atún aleta amarilla Thunnus albacares en el Océano Pacífico Oriental, a través de la representación del comportamiento de cardúmenes y de pescadores con redes neuronales y algoritmos genéticos | |
| Michel Jules Dreyfus León | |
| Pierre Kleiber | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Atún aleta amarilla,Redes neurales,Modelación,Ciencias del mar | |
| Se disefiaron dos representaciones del comportamiento de busqueda de zonas de confort por parte de cardtimenesartificiales. Una de las representaciones esta basada en una memoria a corto plazo de las decisiones de movimiento recientemente efectuadas y de la calidad del medio ambiente en esas zonas. En contraposicion a este tipo cardumen se implemento otro capaz de percibir la calidad del entorno cercano a él. Ambas representaciones fueron realizadas con redes neuronales y algoritmos genéticos para evolucionar conductas adaptadas al medio ambiente. Se experimenté la adaptabilidad de estos organismos en dos medios ambientes con zonas de bajo alto confort: uno con gradiente continuo en calidad ambiental y el otro sin gradiente continuo. El organismo con mayores capacidades sensoriales fue mas eficiente para buscar y permanecer en zonas de confort en el ambiente continuo. En el ambiente discontinuo ambas representaciones tuvieron el mismo éxito. Los comportamientos emergentes que se desarrollaron coinciden con los observados en la naturaleza: baja velocidad en zonas de alto confort y aumento de velocidad en zonas de baja calidad, aumento de la qlinoquinesis en ambientes buenos y disminucién en ambientes malos. Los cambios de velocidad y de qlinoquinesis aumentan la probabilidad de que un organismo permanezca cerca o dentro de un parche de alimento cuandonotiene idea de la extension del parche ni su posicion relativa a éste y le permiten alejarse de zonas de bajo confort. Se disefid un modelo del comportamiento de un pescador en la busqueda de cardumenes. Este modelo fue desarrollado con dos*redes neuronales para lidiar con dos tipos de decisiones que realizan los pescadores en diferentes escalas espaciales: el decidir a que zona de pescatrasladarse y dentro de una zona de pesca que trayectoria seguir para incrementar la probabilidad de encontrar cardumenes. En este modelo el aprendizaje de estrategias en ambas redes neuronales se realizd con aprendizaje por refuerzo con redes de retropropagacion. Se observaronsimilitudes entre las trayectorias de barcos atunerosreales y las de este modelo y semejanzas entre las situaciones que conducen a continuarla busqueda en una determinada zonao trasladarseaotra area. Por Ultimo se implementé un modelo preliminar de la pesqueria de atin aleta amarilla en el Océano Pacifico oriental. Este modelo representa a cada cardumen de atún y a cada embarcacion con las redes neuronales ya disefiadas. Cada embarcacion aprende una estrategia de pesca en funcidn de las condiciones particulares que experimenta y cada cardumen toma decisiones de movimiento de manera independiente. De esta formase logra un modelo con una complejidad mayora la de otros modelos espaciales. Tworepresentations of behaviorbyartificial fish in search for comfort areas are designed. One is based on a short memory of movementdecisions and habitat quality in those zones. The other is capable of sensing his surroundings. Both models where structured with neural networks and genetic algorithms to evolve adapted behaviors. The adaptability of both artificial animals was evaluated in two habitats with high and low areas of comfort: one with continuoushabitat quality gradient and the other without it. The organism with higher sensorial capacities was more efficient in searching for and remaining in comfort areas in the continuous habitat. In the discontinuous habitat no difference in performance was observed between the two models. The emergent behaviors are similar to those observed in nature: low speed in high comfort areas and higher speed in low quality areas, higher klinokinesis in high quality areas and lower klinokinesis in low comfort areas. Changes in speed and klinokinesis increase the probability of being within or remaining near a patch of food when no clues exist about the patch extension or the relative position of the predator in relation to the patch. When found in low comfort areas the organism is able to leave the area more quickly. A model of fisherman behavior in search of fish schools was built. The model is composed of two neural networks to cope with decision making at two different spatial scales: deciding to go to which fishing ground and oncein the fishing area deciding which trajectory to follow to increase the probability of detecting fish schools. Learning in both neural networks is performed by reinforcement and backpropagation methods. Some resemblance is observed between real andartificial fishermen tracks, as well as in the characteristics that trigger real and artificial fishermen to continue searching in a fishing ground or navigate to a new one. . A preliminary model of the yellowfin tuna fishery in the eastern Pacific Ocean was built. In this model each school of fish and each fishing vessel is represented with the neural networks. Each vessel learnsa fishing strategy in relation to conditions experienced, and each school of fish takes its own movement decisions independently. In this way a model with higher complexity than traditional models is obtained. | |
| CICESE | |
| 1999 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Dreyfus León, M. J. 1999.Modelación de la pesquería del atún aleta amarilla Thunnus albacares en el Océano Pacífico Oriental, a través de la representación del comportamiento de cardúmenes y de pescadores con redes neuronales y algoritmos genéticos. Tesis de Doctorado en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 107 p. | |
| PECES Y FAUNA SILVESTRE | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ecología Marina |
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