Adapted Heuristics and Architecture: towards an understanding of personalities and phenotypic diversity

Forskingsprosjektet «Adapterte heuristikker og arkitektur: på vei mot ei forståing av personlegdomar og fenotypisk diversitet», har studert korleis dyr tek val, og spesielt korleis hormonsystem, emosjonar og hjernefunksjonar hjelper individa til å ta val som ofte vil føre til at dyret veks, overlever og på sikt lagar avkom. Målet var å forstå korleis slike beslutningsarkitekturar kunne oppstå og utviklast gjennom evolusjonære prosessar. Forskinga har fokusert på kognitive og hormolle aspekt ved denne arkitekturen.

Prosjektet har utviklet en verbal, grafisk og matematisk modell for hvordan dyr foretar beslutninger. Dette har vitenskapelig verdi utover prosjektet og vil videreføres i andre prosjekter. Denne modellen har også klar nytteverdi for forståelse av dyrevelferd (hos normale og friske dyr). Modellen inngår i en søknad om Senter for forskningsdrevet innovasjon, rettet mot havbruksnæringen. Prosjektet har også utviklet en modell for hvordan hormonsystemet kan knyttes sammen med modeller for atferd og fysiologi. Dette vil i det videre arbeidet i forskningsgruppen koples med modellen for beslutninger.

The classical methods of evolutionary ecology, optimization and games, assume as a simplification that organisms are able to trade-off conflicting demands and optimize their behavior. We have, however, shown that two types of increased realism may change this picture. One of them is to replace the assumption of perfect behavior with heuristics: rules for fast and quite likely good decisions. The other is explicit architecture: a description of the major pathways in the organism from genes and perceptions to behavior. We have seen in simulation models that evolution in populations of individuals with adapted heuristics and architecture yield populations with higher evolutionary robustness and evolvability and with personality variation among individuals. We think that our ideas about architecture has the potential to change how we think about behavior, ecology and evolution. These pilot findings will therefore be further investigated in this study, by employing different organisms and environments from those we have used so far. We will use rich individual-based models in classical evolutionary ecology scenarios, such as patch choice and patch leaving rules and producer-scrounger games. The model will be tested against the behavior of fox squirrels in Berkeley. The project draws on expertise in theoretical ecology, and computer science in Bergen, as well as leading international experts in animal behavior (Bristol and Santa Cruz) and animal psychology (Berkeley).