社会性动物战争建模：一种“化学”方法

本研究旨在通过化学随机模型，结合实验室实验，描述蚂蚁战斗的动力学。我们将蚂蚁行为作为一个有趣的主题，以预测入侵物种的生态演化及其扩散。我们的工作旨在描述具有不同战争策略的两个不同蚂蚁种群群体之间的相互作用。我们的模型将单个蚂蚁个体和战斗群体分别类比为原子和分子，前提是蚂蚁战斗群体会在相对较长的时间内保持稳定。从源自化学反应的非线性微分方程组（DE）出发，我们获得了系统的平均场描述。当所考虑单元中每个物种的个体数量较大时，DE 方法是有效的；然而，由于难以追踪大型群体中的个体行为，我们考虑的是最多 10 对 10 个个体的战斗。因此，我们也采用了 Gillespie 算法来重现平均场周围的波动。利用 DE 方案来表征随机模型。通过最小化算法获得的化学方程参数集被 Gillespie 算法用于生成随机轨迹。随后，我们用 DE 拟合随机路径，以分析参数的变异性及其方差。最后，我们评估了所应用方法的有效性，并确认必须考虑随机方法才能正确描述蚂蚁战斗动力学。与其他战争模型相比，我们的化学模型考虑了战斗的所有阶段，而不仅仅是伤亡情况。因此，我们可以依赖更多的实验数据，但也需要拟合更多的参数。无论如何，我们的模型允许对战斗进行更详细的描述。