The evolution of ecosystems through genetic algorithms and neural networks

Abstract

The goal of this TFG was to build an ecosystem simulation platform through genetic algorithms and neural networks. The behaviour of the entities involved depends on a virtualised model of genetic material. This genome model and the genome mixer in charge of generating the new generations of individuals mimics biological evolution. As this platform is biologically accurate, and the core principles for evolution according to Darwin have been modelled and included into the simulator, it could be a helpful research tool that would help corroborating or discarding evolutionary hypothesis and theories. Some examples would be the evolutionary advantages of a limited lifespan versus a non-limited lifespan, or the drivers for a species to become carnivore or herbivore. In the second part of the paper, we delve into some of these theories and through ecosystems simulations, we will contrast them.El objetivo de este TFG era construir una plataforma de simulación de ecosistemas a través de algoritmos genéticos y redes neuronales. El comportamiento de las entidades involucradas depende de un modelo virtual de material genético. El modele genético y el mezclador de genes encargado de generar las nuevas generaciones de individuos imita a la evolución biológica. Ya que esta plataforma es biológicamente precisa, y los principios central es de la evolución según Darwin han sido modelados e incluidosen el simulador, puede ser una herramienta de investigación útil que podría ayudar a corroborar o descartar hipótesis y teorías sobre la evolución. Algunos ejemplos serían las ventajas evolutivas de un tiempo de vida limitado, en comparación con un tiempo de vida no limitado, o los factores que empujan a una especie a convertirse en carnívora o herbívora. En la segunda parte del trabajo, profundizaremos en algunas de estas teorías y, mediante simulaciones de ecosistemas, las contrastaremos.