Agent-Based Modelling of Bee Communication Networks

Abstract

I denne avhandlingen ble det laget en agentbasert modell som skulle gjenskape det sosiale interaksjonsnettverket i en bikube basert på et empirisk datasett med registrerte kommunikasjonstilfeller mellom honningbier. Datasettet ble analysert for å finne egenskaper og dynamikker som modelleringen hadde som hensikt å gjenskape. Modelleringen startet ved å anta at biene kunne representeres som tilfeldig vandrende objekter i en matrise. Denne antakelsen ble så sammenlignet med de empiriske dataene, slik at en ny modell kunne programmeres med målsetningen om å gjenskape egenskapene observert i de empiriske dataene mer nøyaktig. Dataene fra det empiriske datasettet og dataene generert i modelleringen ble analysert ved hjelp av nettverksanalyse. Den reviderte modellen viste seg å gjenskape de empiriske kommunikasjonsmønstrene langt bedre enn antakelsen om tilfeldige vandrere gjorde.

In this thesis an agent based model was constructed in order to recreate the social interaction network of a beehive based on data from an empirical data set of registered communications between honeybees. The data set was analyzed to find traits that the agent based model would have to recreate. An initial model based on random walks was used as a null hypothesis to compare to empirical data. After comparing the initial model with the empirical data, an enhanced model was made. The enhanced model to more accurately describe patterns and dynamics found in the empirical data set. Data from the empirical data sets as well as data generated using synthetic models were analyzed using basic network analysis. The enhanced models were found to more accurately capture the communication dynamics of the bee social network than the initial random walker model.