Optimal foraging theory
সর্বোত্তম চারণ তত্ত্ব (ও. এফ. টি) একটি আচরণগত বাস্তুতন্ত্রের মডেল যা খাদ্য অনুসন্ধানের সময় একটি প্রাণী কীভাবে আচরণ করে তা পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে। যদিও খাদ্য প্রাপ্তি প্রাণীকে শক্তি প্রদান করে, খাদ্য অনুসন্ধান এবং সংগ্রহ করার জন্য শক্তি এবং সময় উভয়ই প্রয়োজন। সুস্থতা সর্বাধিক করার জন্য, একটি প্রাণী একটি চারণ কৌশল গ্রহণ করে যা সর্বনিম্ন ব্যয়ে সর্বাধিক সুবিধা (শক্তি) প্রদান করে, যা অর্জিত মোট শক্তিকে সর্বাধিক করে তোলে। এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য কোনও প্রাণী যে সর্বোত্তম কৌশলটি ব্যবহার করতে পারে তার পূর্বাভাস দিতে ও. এফ. টি সহায়তা করে। ও. এফ. টি হল অনুকূল মডেলের একটি পরিবেশগত প্রয়োগ। এই তত্ত্বটি ধরে নেয় যে প্রাকৃতিক নির্বাচনের মাধ্যমে একটি প্রজাতির জন্য সবচেয়ে অর্থনৈতিকভাবে সুবিধাজনক চারণ পদ্ধতি নির্বাচন করা হবে। চারণ আচরণের মডেল তৈরি করতে ও. এফ. টি ব্যবহার করার সময়, জীবগুলিকে মুদ্রা নামে পরিচিত একটি পরিবর্তনশীলকে সর্বাধিক করে বলা হয়, যেমন প্রতি একক সময়ে সর্বাধিক খাদ্য। উপরন্তু, পরিবেশের সীমাবদ্ধতাগুলি অন্যান্য পরিবর্তনশীল বিষয় যা অবশ্যই বিবেচনা করা উচিত। সীমাবদ্ধতাগুলি এমন কারণ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা মুদ্রা সর্বাধিক করার জন্য শিকারীর ক্ষমতাকে সীমাবদ্ধ করতে পারে। সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম, বা জীবের সর্বোত্তম চারণ কৌশল, এমন সিদ্ধান্ত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা পরিবেশের সীমাবদ্ধতার অধীনে মুদ্রাকে সর্বাধিক করে তোলে। সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম চিহ্নিত করা হল ও. এফ. টি-র প্রাথমিক লক্ষ্য। একটি সর্বোত্তম চারণ মডেল তৈরি করা একটি সর্বোত্তম চারণ মডেল পরিমাণগত ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে যে কীভাবে প্রাণীরা চারণের সময় তাদের ফিটনেসকে সর্বাধিক করে তোলে। মডেল তৈরির প্রক্রিয়ায় মুদ্রা, সীমাবদ্ধতা এবং পশুখাদ্যের জন্য উপযুক্ত সিদ্ধান্তের নিয়ম চিহ্নিত করা জড়িত। মুদ্রাকে সেই একক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা প্রাণী দ্বারা অনুকূলিত হয়। এটি সেই প্রাণীর উপর আরোপিত খরচ এবং সুবিধার একটি অনুমানও। উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট শিকারী খাদ্য থেকে শক্তি অর্জন করে, কিন্তু খাদ্য অনুসন্ধানের খরচ বহন করেঃ অনুসন্ধানে ব্যয় করা সময় এবং শক্তি অন্যান্য প্রচেষ্টার পরিবর্তে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন সঙ্গী খুঁজে পাওয়া বা তরুণদের রক্ষা করা। সর্বনিম্ন ব্যয়ে এর সুবিধাগুলি সর্বাধিক করা পশুর পক্ষে সর্বোত্তম হবে। সুতরাং, এই পরিস্থিতিতে মুদ্রাকে প্রতি একক সময়ে নিট শক্তি লাভ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। যাইহোক, একটি ভিন্ন চারকের জন্য, খাওয়ার পরে খাবার হজম করতে যে সময় লাগে তা খাবারের সন্ধানে ব্যয় করা সময় এবং শক্তির চেয়ে বেশি উল্লেখযোগ্য ব্যয় হতে পারে। এই ক্ষেত্রে, মুদ্রাকে প্রতি একক সময়ে মোট শক্তি লাভের পরিবর্তে প্রতি পরিপাক টার্নওভার সময়ে মোট শক্তি লাভ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। উপরন্তু, সুবিধা এবং খরচ একটি শিকারী সম্প্রদায়ের উপর নির্ভর করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি মধুচক্রের মধ্যে বসবাসকারী একজন পশুখাদ্য শিকারী সম্ভবত এমনভাবে চারণ করবে যা তার উপনিবেশের জন্য নিজের পরিবর্তে সর্বাধিক দক্ষতা অর্জন করবে। মুদ্রা চিহ্নিত করে, একটি অনুমান তৈরি করা যেতে পারে যে কোন সুবিধা এবং খরচ প্রশ্নবিদ্ধ শিকারীর জন্য গুরুত্বপূর্ণ। কোনও প্রাণীর উপর যে সীমাবদ্ধতাগুলি স্থাপন করা হয় সে সম্পর্কে অনুমানগুলি হল সীমাবদ্ধতা। এই সীমাবদ্ধতাগুলি পরিবেশের বৈশিষ্ট্য বা প্রাণীর শারীরবৃত্তীয় কারণে হতে পারে এবং তাদের চারণ দক্ষতা সীমিত করতে পারে। চারণকারীর বাসা বাঁধার জায়গা থেকে চারণস্থলে যেতে যে সময় লাগে তা একটি সীমাবদ্ধতার উদাহরণ। একজন শিকারী তার বাসা বাঁধার জায়গায় সর্বাধিক সংখ্যক খাদ্যদ্রব্য বহন করতে সক্ষম হয় যা একটি সীমাবদ্ধতার আরেকটি উদাহরণ। প্রাণীদের উপর জ্ঞানীয় সীমাবদ্ধতাও থাকতে পারে, যেমন শেখার এবং স্মৃতির সীমাবদ্ধতা। একটি প্রদত্ত ব্যবস্থায় যত বেশি সীমাবদ্ধতা চিহ্নিত করতে সক্ষম হবে, মডেলটির তত বেশি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি থাকবে। মুদ্রা এবং সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে অনুমানের পরিপ্রেক্ষিতে, সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম হল প্রাণীর সর্বোত্তম চারণ কৌশল কী হওয়া উচিত সে সম্পর্কে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী। সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়মের সম্ভাব্য উদাহরণ হতে পারে খাদ্যদ্রব্যের সর্বোত্তম সংখ্যা যা কোনও প্রাণীকে তার বাসা বাঁধার জায়গায় নিয়ে যাওয়া উচিত বা কোনও প্রাণীকে খাওয়ানো উচিত এমন খাদ্যদ্রব্যের সর্বোত্তম আকার। চিত্র 1, একটি গ্রাফিকাল মডেল থেকে কীভাবে একটি সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম নির্ধারণ করা যেতে পারে তার একটি উদাহরণ দেখায়। বক্ররেখাটি চারণ কৌশল x গ্রহণের জন্য প্রতি ব্যয় (ই) শক্তি লাভের প্রতিনিধিত্ব করে। প্রতি ব্যয়ে শক্তি লাভ হল মুদ্রা অপ্টিমাইজ করা। সিস্টেমের সীমাবদ্ধতাগুলি এই বক্ররেখার আকৃতি নির্ধারণ করে। সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম (x *) হল সেই কৌশল যার জন্য মুদ্রা, প্রতি ব্যয়ে শক্তি লাভ সবচেয়ে বেশি। মুদ্রার প্রকৃতি এবং বিবেচিত সীমাবদ্ধতার সংখ্যার উপর নির্ভর করে সর্বোত্তম চারণ মডেলগুলি খুব আলাদা দেখতে এবং খুব জটিল হয়ে উঠতে পারে। যাইহোক, মুদ্রার সাধারণ নীতি, সীমাবদ্ধতা এবং সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম সমস্ত মডেলের জন্য একই থাকে। একটি মডেল পরীক্ষা করার জন্য, অনুমান করা কৌশলটিকে প্রাণীর প্রকৃত চারণ আচরণের সাথে তুলনা করা যেতে পারে। যদি মডেলটি পর্যবেক্ষিত তথ্যের সাথে ভালভাবে খাপ খায়, তবে মুদ্রা এবং সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে অনুমানগুলি সমর্থিত হয়। যদি মডেলটি তথ্যের সাথে ভালভাবে খাপ খায় না, তবে এটি সম্ভব যে মুদ্রা বা একটি নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতা ভুলভাবে চিহ্নিত করা হয়েছে। বিভিন্ন খাওয়ানোর ব্যবস্থা এবং শিকারীদের সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বের শ্রেণীগুলি প্রাণী সাম্রাজ্য জুড়ে খাওয়ানোর ব্যবস্থার জন্য ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য। ও. এফ. টি-র অধীনে, যে কোনও আগ্রহের জীবকে শিকারী হিসাবে দেখা যেতে পারে যা শিকারকে চারণ করে। বিভিন্ন শ্রেণীর শিকারি রয়েছে যার মধ্যে জীবগুলি পড়ে এবং প্রতিটি শ্রেণীর স্বতন্ত্র চারণ এবং শিকারের কৌশল রয়েছে। সত্যিকারের শিকারীরা সারা জীবন বিপুল সংখ্যক শিকারকে আক্রমণ করে। তারা আক্রমণের অব্যবহিত পরে বা শীঘ্রই তাদের শিকারকে হত্যা করে। তারা তাদের শিকারের সমস্ত বা কেবলমাত্র কিছু অংশ খেতে পারে। প্রকৃত শিকারীদের মধ্যে রয়েছে বাঘ, সিংহ, তিমি, হাঙ্গর, বীজভোজী পাখি, পিঁপড়ে। গোচারকরা তাদের শিকারের মাত্র একটি অংশ খায়। তারা শিকারের ক্ষতি করে, কিন্তু খুব কমই তাকে হত্যা করে। গবাদি পশুর মধ্যে রয়েছে হরিণ, গবাদি পশু এবং মশা। চারণকারীদের মতো পরজীবীরা তাদের শিকারের (পোষক) একটি অংশই খায়, তবে খুব কমই পুরো জীবকে খায়। তারা তাদের জীবনচক্রের সমস্ত বা বড় অংশ একটি একক হোস্টের মধ্যে/বসবাস করে ব্যয় করে। এই ঘনিষ্ঠ সম্পর্কটি টেপওয়ার্ম, লিভার ফ্লুক্স এবং আলু ব্লাইটের মতো উদ্ভিদ পরজীবীর বৈশিষ্ট্য। প্যারাসাইটয়েডগুলি মূলত বাম্প (ক্রম হাইমেনোপটেরা) এবং কিছু মাছি (ক্রম ডিপ্টেরা)-এর বৈশিষ্ট্য। ডিমগুলি অন্যান্য আর্থ্রোপডের লার্ভার ভিতরে রাখা হয় যা হোস্টকে ভিতর থেকে খায় এবং হত্যা করে। এই অস্বাভাবিক শিকারী-পোষক সম্পর্কটি সমস্ত পোকামাকড়ের প্রায় 10 শতাংশের বৈশিষ্ট্য। অনেক ভাইরাস যা এককোষী জীবকে (যেমন ব্যাকটেরিওফেজ) আক্রমণ করে সেগুলিও পরজীবী; তারা একটি একক পোষকের মধ্যে পুনরুত্পাদন করে যা অনিবার্যভাবে সমিতি দ্বারা নিহত হয়। এই বিভিন্ন চারণ এবং শিকার কৌশলগুলির অনুকূলকরণ সর্বোত্তম চারণ তত্ত্ব দ্বারা ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। প্রতিটি ক্ষেত্রে, খরচ, সুবিধা এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে যা শেষ পর্যন্ত শিকারীর অনুসরণ করা উচিত এমন সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম নির্ধারণ করে। সর্বোত্তম খাদ্য মডেল সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বের একটি ধ্রুপদী সংস্করণ হল সর্বোত্তম খাদ্য মডেল, যা শিকার পছন্দ মডেল বা আকস্মিক মডেল নামেও পরিচিত। এই মডেলে, শিকারী বিভিন্ন শিকারের জিনিসের মুখোমুখি হয় এবং সিদ্ধান্ত নেয় যে তার যা আছে তা খেতে হবে নাকি আরও লাভজনক শিকারের জিনিস খুঁজতে হবে। মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করে যে, যখন আরও বেশি লাভজনক পণ্য উপস্থিত এবং প্রচুর পরিমাণে থাকে তখন শিকারীদের কম লাভজনক শিকার পণ্যগুলিকে উপেক্ষা করা উচিত। একটি শিকার পণ্যের লাভজনকতা বিভিন্ন পরিবেশগত পরিবর্তনশীলের উপর নির্ভরশীল। ই হ 'ল শক্তির পরিমাণ (ক্যালোরি) যা একটি শিকার আইটেম শিকারীকে সরবরাহ করে। শিকারটি শিকারের জিনিসটি খুঁজে পাওয়ার সময় থেকে শুরু করে শিকারটি খাওয়ার সময় পর্যন্ত শিকারটিকে খাবারটি পরিচালনা করতে যে পরিমাণ সময় লাগে তা হল পরিচালনা করার সময় (এইচ)। একটি শিকার পণ্যের মুনাফা তখন ই/এইচ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। উপরন্তু, অনুসন্ধানের সময় (এস) হ 'ল শিকারীকে একটি শিকারের জিনিস খুঁজে পেতে যে পরিমাণ সময় লাগে এবং এটি খাদ্যের প্রাচুর্য এবং এটি সনাক্ত করার সহজতার উপর নির্ভর করে। এই মডেলে, মুদ্রা হল প্রতি একক সময়ে শক্তি গ্রহণ এবং সীমাবদ্ধতাগুলির মধ্যে রয়েছে ই, এইচ এবং এস-এর প্রকৃত মান, সেইসাথে শিকারের জিনিসগুলি ক্রমানুসারে সম্মুখীন হয়। বড় এবং ছোট শিকারের মধ্যে পছন্দের মডেল এই ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে, সর্বোত্তম ডায়েট মডেলটি পূর্বাভাস দিতে পারে যে শিকারীরা কীভাবে দুটি শিকারের প্রকারের মধ্যে বেছে নেয়ঃ শক্তি মান E1 সহ বড় শিকার 1 এবং সময় H1 পরিচালনা, এবং শক্তি মান E2 সহ ছোট শিকার 2 এবং সময় H2 পরিচালনা। শক্তি লাভের সামগ্রিক হার সর্বাধিক করার জন্য, একজন শিকারীকে অবশ্যই দুটি শিকারের প্রকারের লাভজনকতা বিবেচনা করতে হবে। যদি ধরে নেওয়া হয় যে বড় শিকার 1 ছোট শিকার 2-এর চেয়ে বেশি লাভজনক, তাহলে E1/h1> E2/h2। সুতরাং, যদি শিকারী শিকারের মুখোমুখি হয়, তবে তার উচ্চতর লাভজনকতার কারণে সর্বদা এটি খাওয়া উচিত। শিকারের সন্ধানে যেতে কখনই বিরক্ত করা উচিত নয়। যাইহোক, যদি প্রাণীটি শিকার 2-এর মুখোমুখি হয়, তবে আরও লাভজনক শিকারের সন্ধানের জন্য এটি প্রত্যাখ্যান করা উচিত, যদি না শিকার 1 খুঁজে পেতে যে সময় লাগে তা খুব দীর্ঘ এবং মূল্যবান না হয়। সুতরাং, প্রাণীটির শিকার খাওয়া উচিত শুধুমাত্র যদি E2/h2> E1/(h1 + S1), যেখানে S1 হল শিকারের অনুসন্ধানের সময়। যেহেতু শিকার 1 খাওয়া বেছে নেওয়া সবসময়ই অনুকূল, তাই শিকার 1 খাওয়ার পছন্দ শিকার 2-এর প্রাচুর্যের উপর নির্ভর করে না। কিন্তু যেহেতু এস1-এর দৈর্ঘ্য (অর্থাৎ। শিকার খুঁজে পাওয়া কতটা কঠিন 1) যৌক্তিকভাবে শিকারের ঘনত্বের উপর নির্ভরশীল 1, শিকার খাওয়ার পছন্দ নির্ভর করে শিকারের প্রাচুর্যের উপর 1। সাধারণ এবং বিশেষজ্ঞ ডায়েট সর্বোত্তম ডায়েট মডেল আরও ভবিষ্যদ্বাণী করে যে বিভিন্ন ধরণের প্রাণীদের অনুসন্ধানের সময়ের বৈচিত্র্যের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন ডায়েট গ্রহণ করা উচিত। এই ধারণাটি উপরে আলোচিত শিকার নির্বাচনের মডেলের একটি সম্প্রসারণ। সমীকরণ, E2/h2> E1/(h1 + S1), কে পুনরায় সাজিয়ে দেওয়া যেতে পারেঃ S1> [(E1h2)/E2]-h1। এই পুনর্বিন্যস্ত ফর্মটি একটি প্রাণীর জন্য শিকার 1 এবং শিকার 2 উভয়ই খাওয়ার জন্য বেছে নেওয়ার জন্য এস 1 কত দীর্ঘ হতে হবে তার সীমা দেয়। যে প্রাণীদের এস1 রয়েছে যারা দ্বারপ্রান্তে পৌঁছায় তাদের সাধারণবাদী হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। প্রকৃতিতে, সাধারণবাদীরা তাদের খাদ্যতালিকায় বিভিন্ন ধরনের শিকারের জিনিস অন্তর্ভুক্ত করেন। সাধারণ বিশেষজ্ঞের একটি উদাহরণ হল একটি ইঁদুর, যা বিভিন্ন ধরনের বীজ, শস্য এবং বাদাম খায়। বিপরীতে, তুলনামূলকভাবে ছোট এস1-এর শিকারীরা এখনও শুধুমাত্র শিকার 1 খাওয়া বেছে নেওয়ার চেয়ে ভাল। এই ধরনের প্রাণীদের বিশেষজ্ঞ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং প্রকৃতির খুব একচেটিয়া খাদ্য রয়েছে। একজন বিশেষজ্ঞের উদাহরণ হল কোয়াল, যা শুধুমাত্র ইউক্যালিপটাস পাতা খায়। সাধারণভাবে, শিকারীদের চারটি কার্যকরী শ্রেণীর বিভিন্ন প্রাণী সাধারণবাদী এবং বিশেষজ্ঞ হওয়ার মধ্যে একটি ধারাবাহিকতা জুড়ে কৌশল প্রদর্শন করে। উপরন্তু, যেহেতু শিকার 2 খাওয়ার পছন্দ শিকার 1-এর প্রাচুর্যের উপর নির্ভরশীল (যেমনটি আগে আলোচনা করা হয়েছে), যদি শিকার 1 এতটাই দুর্লভ হয়ে যায় যে এস 1 প্রান্তিকে পৌঁছে যায়, তবে প্রাণীটিকে কেবল শিকার 1 খাওয়া থেকে শিকার 1 এবং শিকার 2 উভয়ই খাওয়া উচিত। অন্য কথায়, যদি কোনও বিশেষজ্ঞের ডায়েটে থাকা খাবার খুব কম হয়, তবে একজন বিশেষজ্ঞ কখনও কখনও সাধারণ বিশেষজ্ঞ হতে পারেন। কার্যকরী প্রতিক্রিয়া বক্ররেখা যেমন পূর্বে উল্লেখ করা হয়েছে, শিকারের বস্তুর সন্ধানে যে পরিমাণ সময় লাগে তা নির্ভর করে শিকারের ঘনত্বের উপর। কার্যকরী প্রতিক্রিয়া বক্ররেখা খাদ্য ঘনত্বের একটি ফাংশন হিসাবে শিকার ধরার হার দেখায় এবং শিকারীদের চারণ আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সর্বোত্তম খাদ্য তত্ত্বের সাথে একত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে। তিনটি ভিন্ন ধরনের কার্যকরী প্রতিক্রিয়া বক্ররেখা রয়েছে। টাইপ I কার্যকরী প্রতিক্রিয়া বক্ররেখার জন্য, খাদ্য ঘনত্বের সাথে শিকার ধরার হার রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়। কম শিকারের ঘনত্বে, অনুসন্ধানের সময় দীর্ঘ হয়। যেহেতু শিকারী তার বেশিরভাগ সময় অনুসন্ধানে ব্যয় করে, তাই এটি খুঁজে পাওয়া প্রতিটি শিকারের জিনিস খায়। শিকারের ঘনত্ব বাড়ার সাথে সাথে শিকারী শিকারটিকে দ্রুত এবং দ্রুত ধরতে সক্ষম হয়। একটি নির্দিষ্ট সময়ে, শিকার ধরার হার এত বেশি যে শিকারীকে তার মুখোমুখি হওয়া প্রতিটি শিকারের জিনিস খেতে হবে না। এই পয়েন্টের পরে, শিকারীর কেবলমাত্র সর্বোচ্চ ই/এইচ সহ শিকারের জিনিসগুলি বেছে নেওয়া উচিত। দ্বিতীয় প্রকারের কার্যকরী প্রতিক্রিয়া বক্ররেখার ক্ষেত্রে, খাদ্যের ঘনত্ব বৃদ্ধির সাথে সাথে শিকার ধরার হার নেতিবাচকভাবে ত্বরান্বিত হয়। এর কারণ হল এটি ধরে নেয় যে শিকারী খাদ্য প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতার দ্বারা সীমাবদ্ধ। অন্য কথায়, খাদ্যের ঘনত্ব বাড়ার সাথে সাথে পরিচালনার সময়ও বৃদ্ধি পায়। বক্ররেখার শুরুতে, শিকার ধরার হার শিকারের ঘনত্বের সাথে প্রায় রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায় এবং পরিচালনা করার সময় প্রায় থাকে না। শিকারের ঘনত্ব বাড়ার সাথে সাথে শিকারী শিকারের সন্ধানে কম এবং কম সময় ব্যয় করে এবং শিকার পরিচালনা করতে আরও বেশি সময় ব্যয় করে। শিকার ধরার হার ক্রমশ কমতে থাকে, যতক্ষণ না এটি অবশেষে মালভূমি হয়ে যায়। শিকারের উচ্চ সংখ্যা মূলত শিকারীকে "জলাভূমি" করে। একটি টাইপ III কার্যকরী প্রতিক্রিয়া বক্ররেখা হল একটি সিগময়েড বক্ররেখা। শিকার ধরার হার প্রথমে শিকারের ঘনত্বের সঙ্গে ইতিবাচকভাবে ত্বরান্বিত হারে বৃদ্ধি পায়, কিন্তু তারপর উচ্চ ঘনত্বে দ্বিতীয় প্রকারের বক্ররেখার মতো নেতিবাচকভাবে ত্বরান্বিত আকারে পরিবর্তিত হয়। শিকারের উচ্চ ঘনত্বে (বক্ররেখার শীর্ষে), প্রতিটি নতুন শিকার প্রায় সঙ্গে সঙ্গেই ধরা পড়ে। শিকারী বাছাই করতে সক্ষম হয় এবং তার পাওয়া প্রতিটি জিনিস খায় না। সুতরাং, ধরে নেওয়া যায় যে বিভিন্ন মুনাফা সহ দুটি শিকারের প্রকার রয়েছে যা উভয়ই প্রচুর পরিমাণে রয়েছে, শিকারী উচ্চতর ই/এইচ সহ আইটেমটি বেছে নেবে। তবে, কম শিকার ঘনত্বে (বক্ররেখার নীচে) শিকার ধরার হার রৈখিকভাবে দ্রুত বৃদ্ধি পায়। এর মানে হল যে শিকারী যেমন খাওয়ায় এবং উচ্চতর ই/এইচ সহ শিকারের ধরণ কম প্রাচুর্যময় হয়ে ওঠে, শিকারী কম ই/এইচ সহ শিকারের ধরণে তার পছন্দ পরিবর্তন করতে শুরু করবে, কারণ সেই প্রকারটি তুলনামূলকভাবে বেশি প্রাচুর্যপূর্ণ হবে। এই ঘটনাটি শিকার পরিবর্তন হিসাবে পরিচিত। প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর-প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডেটর প্রিডে উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে শুয়োরের কুইল, বিষাক্ত ডার্ট ব্যাঙের স্বাদ এবং পরিপাকযোগ্যতা, ক্রিপসিস এবং অন্যান্য শিকারী এড়ানো আচরণ। উপরন্তু, যেহেতু অনেক ধরনের শিকারের মধ্যে বিষাক্ত পদার্থ উপস্থিত থাকতে পারে, তাই কোনও একটি বিষাক্ত পদার্থকে বিপজ্জনক মাত্রায় পৌঁছানো থেকে বিরত রাখতে শিকারীরা তাদের ডায়েটে প্রচুর পরিবর্তনশীলতা অন্তর্ভুক্ত করে। সুতরাং, এটা সম্ভব যে শুধুমাত্র শক্তি গ্রহণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা একটি পদ্ধতি এই পরিস্থিতিতে একটি প্রাণীর চারণ আচরণকে সম্পূর্ণরূপে ব্যাখ্যা করতে পারে না। প্রান্তিক মান উপপাদ্য এবং সর্বোত্তম চারণ উপপাদ্য প্রান্তিক মান উপপাদ্য হল এক ধরনের সর্বোত্তম মডেল যা প্রায়শই সর্বোত্তম চারণের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়। এই উপপাদ্যটি এমন একটি পরিস্থিতি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয় যেখানে একটি প্যাচ-এ খাদ্য অনুসন্ধানকারী কোনও জীবকে অবশ্যই সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে কখন এটি ছেড়ে যাওয়া অর্থনৈতিকভাবে অনুকূল। প্রাণীটি একটি প্যাচ-এর মধ্যে থাকাকালীন, এটি হ্রাসমান রিটার্নের আইনটি অনুভব করে, যেখানে সময়ের সাথে সাথে শিকার খুঁজে পাওয়া আরও কঠিন হয়ে পড়ে। এর কারণ হতে পারে শিকারটি হ্রাস পাচ্ছে, শিকারটি এড়িয়ে চলতে শুরু করে এবং ধরা কঠিন হয়ে পড়ে, অথবা শিকারী অনুসন্ধান করার সাথে সাথে তার নিজের পথ আরও অতিক্রম করতে শুরু করে। হ্রাসমান রিটার্নের এই আইনটিকে একটি প্যাচে ব্যয় করা প্রতি সময়ের শক্তি লাভের বক্ররেখা হিসাবে দেখানো যেতে পারে (চিত্র 3)। বক্ররেখাটি খাড়া ঢাল দিয়ে শুরু হয় এবং ধীরে ধীরে সমতল হয়ে যায় কারণ শিকার খুঁজে পাওয়া কঠিন হয়ে পড়ে। বিবেচনা করার মতো আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ খরচ হল বিভিন্ন প্যাচ এবং বাসা বাঁধার জায়গার মধ্যে ভ্রমণের সময়। একটি প্রাণী ভ্রমণের সময় চারণের সময় হারায় এবং তার চলাচলের মাধ্যমে শক্তি ব্যয় করে। এই মডেলে, যে মুদ্রা অপ্টিমাইজ করা হচ্ছে তা হল সাধারণত প্রতি একক সময়ে মোট শক্তি লাভ। সীমাবদ্ধতাগুলি হল ভ্রমণের সময় এবং হ্রাসমান রিটার্নের বক্ররেখার আকৃতি। চিত্রগতভাবে, মুদ্রা (প্রতি একক সময়ে মোট শক্তি লাভ) একটি তির্যক রেখার ঢাল দ্বারা দেওয়া হয় যা ভ্রমণ সময়ের শুরুতে শুরু হয় এবং হ্রাসমান রিটার্নের বক্ররেখাকে ছেদ করে (চিত্র 3)। মুদ্রাকে সর্বাধিক করার জন্য, একজন সবচেয়ে বড় ঢাল সহ রেখাটি চায় যা এখনও বক্ররেখা (স্পর্শক রেখা) স্পর্শ করে। যে স্থানে এই রেখাটি বক্ররেখাটি স্পর্শ করে সেটি প্রাণীটি চলে যাওয়ার আগে একটি প্যাচ-এ কতটা সময় কাটাতে হবে তার সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম প্রদান করে। প্রাণীদের মধ্যে সর্বোত্তম চারণ মডেলের উদাহরণ ঝিনুকের সর্বোত্তম চারণ ঝিনুকের মসেল খাওয়ানো সর্বোত্তম ডায়েট মডেলটি কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তার একটি উদাহরণ প্রদান করে। ঝিনুক আহরণকারীরা ঝিনুকের উপর ঘাস খায় এবং তাদের নোট দিয়ে সেগুলি ফাটিয়ে দেয়। এই পাখিদের উপর সীমাবদ্ধতা হল বিভিন্ন আকারের মসেলের বৈশিষ্ট্য। যদিও বড় ঝিনুকগুলি ছোট ঝিনুকগুলির তুলনায় বেশি শক্তি সরবরাহ করে, তবে বড় ঝিনুকগুলি তাদের ঘন খোলার কারণে খোলা রাখা কঠিন। এর মানে হল যে বড় ঝিনুকের শক্তির পরিমাণ (ই) বেশি হলেও, তাদের পরিচালনা করার সময়ও (এইচ) বেশি হয়। যে কোনও মুসেলের মুনাফা ই/এইচ হিসাবে গণনা করা হয়। ঝিনুক আহরণকারীদের অবশ্যই সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে কোন আকারের মসেল এটি খোলার জন্য প্রয়োজনীয় খরচ এবং শক্তির চেয়ে বেশি পুষ্টি সরবরাহ করবে। তাদের গবেষণায়, মায়ার এবং এরভিঙ্ক বিভিন্ন আকারের ঝিনুকের আপেক্ষিক লাভের গ্রাফ তৈরি করে এই সিদ্ধান্তের মডেল তৈরি করার চেষ্টা করেছিলেন। তারা একটি ঘণ্টা-আকৃতির বক্ররেখা নিয়ে এসেছিল, যা ইঙ্গিত করে যে মাঝারি আকারের ঝিনুকগুলি সবচেয়ে লাভজনক ছিল। যাইহোক, তারা লক্ষ্য করেছে যে যদি কোনও ঝিনুক সংগ্রাহক অনেক বেশি ছোট ঝিনুক প্রত্যাখ্যান করে, তবে পরবর্তী উপযুক্ত ঝিনুকের সন্ধানে সময় ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পায়। এই পর্যবেক্ষণ তাদের ঘণ্টা-বক্ররেখা ডানদিকে সরিয়ে দেয় (চিত্র 4)। যাইহোক, যদিও এই মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল যে ঝিনুক আহরণকারীদের 50-55 মিমি-র ঝিনুক পছন্দ করা উচিত, পর্যবেক্ষিত তথ্য দেখায় যে ঝিনুক আহরণকারীরা আসলে 30-45 মিমি-র ঝিনুক পছন্দ করে। মায়ার এবং এরভিঙ্ক তখন বুঝতে পেরেছিলেন যে মসেলের আকারের পছন্দ কেবল শিকারের লাভজনকতার উপর নির্ভর করে না, শিকারের ঘনত্বের উপরও নির্ভর করে। এর হিসাব করার পরে, তারা মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং পর্যবেক্ষিত তথ্যের মধ্যে একটি ভাল চুক্তি খুঁজে পেয়েছিল। স্টারলিং-এ সর্বোত্তম চারণ ইউরোপীয় স্টারলিং, স্টার্নাস ভালগারিসের চারণ আচরণ, সর্বোত্তম চারণের মডেল তৈরি করতে প্রান্তিক মান উপপাদ্য কীভাবে ব্যবহার করা হয় তার একটি উদাহরণ প্রদান করে। স্টার্লিংরা তাদের বাসা ছেড়ে যায় এবং তাদের বাচ্চাদের কাছে ফিরিয়ে আনার জন্য লার্ভা লেদার জ্যাকেটের সন্ধানে খাবারের জায়গায় ভ্রমণ করে। স্টারলিংদের অবশ্যই একটি ভ্রমণে ফিরিয়ে নেওয়ার জন্য শিকারের জিনিসগুলির সর্বোত্তম সংখ্যা নির্ধারণ করতে হবে (অর্থাৎ। সর্বোত্তম লোড আকার)। যখন স্টারলিং একটি প্যাচ-এর মধ্যে ঘাস খায়, তখন তারা হ্রাসমান রিটার্ন অনুভব করেঃ স্টারলিং তার বিলে কেবল অনেকগুলি চামড়ার জ্যাকেট ধরে রাখতে সক্ষম হয়, তাই পিতামাতা যে গতিতে লার্ভা তুলে নেয় তা তার বিলে ইতিমধ্যে থাকা লার্ভার সংখ্যার সাথে হ্রাস পায়। সুতরাং, সীমাবদ্ধতাগুলি হল হ্রাসমান প্রত্যাবর্তনের বক্ররেখার আকৃতি এবং ভ্রমণের সময় (বাসা থেকে একটি প্যাচ এবং পিছনে একটি বৃত্তাকার ট্রিপ করতে যে সময় লাগে)। উপরন্তু, মুদ্রাটি প্রতি একক সময়ে নিট শক্তি লাভ হিসাবে অনুমান করা হয়। এই মুদ্রা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি ব্যবহার করে, ক্রমহ্রাসমান রিটার্নের বক্ররেখার সাথে একটি রেখা স্পর্শক অঙ্কন করে সর্বোত্তম বোঝা পূর্বাভাস দেওয়া যেতে পারে, যেমনটি আগে আলোচনা করা হয়েছে (চিত্র 3)। ক্যাসেলনিক এবং অন্যান্য। অনুমান অনুযায়ী এই প্রজাতিটি প্রকৃতপক্ষে প্রতি একক সময়ে মোট শক্তি লাভকে অনুকূল করে কিনা তা নির্ধারণ করতে চেয়েছিল। তারা একটি পরীক্ষার নকশা তৈরি করেছিল যেখানে স্টার্লিংদের বাসা থেকে বিভিন্ন দূরত্বে একটি কৃত্রিম ফিডার থেকে খাদ্য পোকামাকড় সংগ্রহ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। গবেষকরা কৃত্রিমভাবে দীর্ঘ এবং দীর্ঘ ব্যবধানে খাদ্য পোকামাকড় ফেলে পাখিদের জন্য হ্রাসমান প্রত্যাবর্তনের একটি নির্দিষ্ট বক্ররেখা তৈরি করেছিলেন। পাখিরা খাবারের পোকামাকড় সংগ্রহ করতে থাকে যতক্ষণ না তারা একটি "সর্বোত্তম" লোডে পৌঁছায় এবং বাড়িতে উড়ে যায়। যেমন চিত্র 5 দেখায়, স্টার্লিংরা যদি প্রতি একক সময়ে মোট শক্তি লাভ সর্বাধিক করে, তবে একটি স্বল্প ভ্রমণ সময় একটি ছোট সর্বোত্তম লোডের পূর্বাভাস দেবে এবং একটি দীর্ঘ ভ্রমণ সময় একটি বৃহত্তর সর্বোত্তম লোডের পূর্বাভাস দেবে। এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাথে একমত হয়ে, কাসেলনিক দেখেছেন যে বাসা এবং কৃত্রিম ফিডারের মধ্যে দূরত্ব যত বেশি হবে, লোডের আকার তত বড় হবে। উপরন্তু, পর্যবেক্ষিত লোডের আকারগুলি পরিমাণগতভাবে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাথে খুব ঘনিষ্ঠভাবে মিলে যায়। বিভিন্ন মুদ্রার উপর ভিত্তি করে অন্যান্য মডেল, যেমন ব্যয় করা শক্তি প্রতি প্রাপ্ত শক্তি (অর্থাৎ। শক্তি দক্ষতা), পর্যবেক্ষণ করা লোডের আকারের সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে ব্যর্থ হয়েছে। এইভাবে, কাসেলনিক এই উপসংহারে পৌঁছেছেন যে স্টারলিং প্রতি একক সময়ে মোট শক্তি লাভকে সর্বাধিক করে। পরবর্তী পরীক্ষাগুলিতে এই উপসংহারটি অস্বীকার করা হয়নি। মৌমাছির মধ্যে সর্বোত্তম চারণ শ্রমিক মৌমাছিরা সর্বোত্তম চারণ আচরণের মডেলিংয়ে প্রান্তিক মান উপপাদ্য ব্যবহারের আরেকটি উদাহরণ প্রদান করে। মৌমাছি মৌচাকের মধ্যে ফিরিয়ে নিয়ে যাওয়ার জন্য ফুল থেকে ফুল পর্যন্ত অমৃত সংগ্রহ করে। যদিও এই পরিস্থিতি স্টারলিং-এর মতো, তবে মৌমাছির জন্য সীমাবদ্ধতা এবং মুদ্রা উভয়ই আসলে আলাদা। একটি মৌমাছি অমৃত হ্রাস বা ফুলের অন্য কোনও বৈশিষ্ট্যের কারণে হ্রাসমান রিটার্ন অনুভব করে না। চারণ করা অমৃতের মোট পরিমাণ একটি প্যাচ-এ কাটানো সময়ের সাথে রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়। যাইহোক, অমৃতের ওজন ফুলের মধ্যে মৌমাছির উড়ান এবং মধুচক্রের দিকে ফিরে যাওয়ার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য খরচ যোগ করে। ওল্ফ এবং শ্মিড-হেম্পেল পরীক্ষামূলকভাবে মৌমাছির পিঠে বিভিন্ন ওজন রেখে দেখিয়েছেন যে, ভারী অমৃতের দাম এত বেশি যে এটি মৌমাছির আয়ু কমিয়ে দেয়। একটি শ্রমিক মৌমাছির জীবনকাল যত কম হবে, তার উপনিবেশে অবদান রাখার সামগ্রিক সময় তত কম হবে। এইভাবে, শক্তির নিট উৎপাদনের জন্য হ্রাসমান রিটার্নের একটি বক্ররেখা রয়েছে যা মৌমাছি একটি ভ্রমণের সময় আরও বেশি অমৃত সংগ্রহ করার কারণে পায়। ভারী অমৃতের দাম মৌমাছির ব্যবহৃত মুদ্রার উপরও প্রভাব ফেলে। পূর্ববর্তী উদাহরণের স্টারলিং-এর বিপরীতে, মৌমাছিরা শক্তি লাভের নিট হারের (প্রতিবার প্রাপ্ত নিট শক্তি) পরিবর্তে শক্তি দক্ষতা (ব্যয় করা শক্তি অনুসারে প্রাপ্ত শক্তি) সর্বাধিক করে। এর কারণ হল, শক্তি লাভের মোট হারকে সর্বাধিক করার মাধ্যমে পূর্বাভাস দেওয়া সর্বোত্তম বোঝা মৌমাছির জন্য খুব ভারী এবং তাদের জীবনকালকে সংক্ষিপ্ত করে, যেমনটি আগে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, মধুচক্রের জন্য তাদের সামগ্রিক উৎপাদনশীলতা হ্রাস করে। শক্তির দক্ষতা সর্বাধিক করে, মৌমাছিরা প্রতি যাত্রায় অত্যধিক শক্তি ব্যয় এড়াতে সক্ষম হয় এবং তাদের মধুচক্রের জন্য তাদের জীবনকালের উত্পাদনশীলতা সর্বাধিক করার জন্য যথেষ্ট দীর্ঘ জীবনযাপন করতে সক্ষম হয়। একটি ভিন্ন গবেষণাপত্রে শ্মিড-হেম্পেল দেখিয়েছেন যে, লোডের আকার এবং উড়ানের সময়ের মধ্যে পর্যবেক্ষিত সম্পর্ক সর্বাধিক শক্তি দক্ষতার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাথে ভালভাবে সম্পর্কযুক্ত, তবে শক্তি লাভের নিট হার সর্বাধিক করার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণীগুলির সাথে খুব খারাপভাবে সম্পর্কযুক্ত। সেন্ট্রার্কিড মাছগুলিতে সর্বোত্তম চারণ দুটি সেন্ট্রার্কিড (সাদা ক্র্যাপি এবং ব্লুগিল) দ্বারা শিকার নির্বাচনের প্রকৃতি মানাতুঞ্জ এবং আসায়েদার সর্বোত্তম চারণ কৌশলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে একটি মডেল হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছে। প্রতি অনুসন্ধান লড়াইয়ে শিকারের মুখোমুখি হওয়ার সংখ্যা অনুমান করার জন্য প্রতিক্রিয়াশীল দূরত্ব দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা চারণ মাছের চাক্ষুষ ক্ষেত্রটি বিস্তারিতভাবে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। পূর্বাভাসকৃত প্রতিক্রিয়াশীল দূরত্বগুলি পরীক্ষামূলক তথ্যের সাথে তুলনা করা হয়েছিল। মাছের চারণ আচরণের সাথে যুক্ত শক্তিশালী খরচ গণনা করা হয়েছিল প্রতিটি শিকারের জন্য ঘটে যাওয়া ঘটনাগুলির ক্রমের উপর ভিত্তি করে। হ্রদের পরিবেশের সাথে পেটে শিকার প্রজাতি এবং আকারের বিভাগগুলির আপেক্ষিক প্রাচুর্যের তুলনা ইঙ্গিত দেয় যে সাদা ক্র্যাপি এবং ব্লুগিল (দৈর্ঘ্য <100 মিমি) উভয়ই শক্তি অপ্টিমাইজেশান কৌশল ব্যবহার করে শিকারকে দৃঢ়ভাবে নির্বাচন করে। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, মাছগুলি একচেটিয়াভাবে বড় ড্যাফনিয়া নির্বাচন করে এড়িয়ে যাওয়া শিকারের প্রকার (সাইক্লপস, ডায়াপটোমিড) এবং ছোট ক্ল্যাডোসেরা উপেক্ষা করে। এই বাছাইয়ের ফল হল মাছগুলি সক্রিয়ভাবে উচ্চ ফাঁকি দেওয়ার ক্ষমতা সহ শিকার এড়িয়ে চলে, যদিও তাদের মধ্যে শক্তিশালী উপাদান বেশি বলে মনে হয় এবং ক্যাপচার সাফল্যের হারের মাধ্যমে এটিকে সর্বোত্তম নির্বাচনশীলতায় রূপান্তরিত করে। শক্তি বিবেচনা এবং চাক্ষুষ ব্যবস্থা, শিকার ধরার জন্য শিকারীর ক্ষমতা ছাড়াও, বড় আকারের ব্লুগিল এবং সাদা ক্র্যাপির জন্য এখনও প্লাঙ্কটিভোরাস পর্যায়ে শিকার নির্বাচনের প্রধান নির্ধারক। সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বের সমালোচনা এবং সীমাবদ্ধতা যদিও অনেক গবেষণা, যেমন উপরের উদাহরণগুলিতে উদ্ধৃত, সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বের জন্য পরিমাণগত সমর্থন প্রদান করে এবং এর উপযোগিতা প্রদর্শন করে, তবে মডেলটি এর বৈধতা এবং সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সমালোচনা পেয়েছে। প্রথমত, সর্বোত্তম চারণ তত্ত্ব এই ধারণার উপর নির্ভর করে যে প্রাকৃতিক নির্বাচন জীবের চারণ কৌশলগুলিকে অনুকূল করে তুলবে। যাইহোক, প্রাকৃতিক নির্বাচন একটি সর্বশক্তিমান শক্তি নয় যা নিখুঁত নকশা তৈরি করে, বরং জিনগতভাবে ভিত্তিক বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য নির্বাচনের একটি নিষ্ক্রিয় প্রক্রিয়া যা জীবের প্রজনন সাফল্যকে বাড়িয়ে তোলে। যেহেতু জেনেটিক্স লোকাই, পুনর্মিলন এবং অন্যান্য জটিলতার মধ্যে মিথস্ক্রিয়া জড়িত, তাই প্রাকৃতিক নির্বাচন একটি নির্দিষ্ট আচরণগত পরামিতি অনুকূল করতে পারে এমন কোনও গ্যারান্টি নেই। উপরন্তু, ও. এফ. টি আরও ধরে নেয় যে চারণের আচরণগুলি প্রাকৃতিক নির্বাচনের দ্বারা অবাধে আকার দিতে সক্ষম, কারণ এই আচরণগুলি জীবের অন্যান্য ক্রিয়াকলাপ থেকে স্বাধীন। যাইহোক, যেহেতু জীবগুলি অংশগুলির যান্ত্রিক সমষ্টির পরিবর্তে সমন্বিত ব্যবস্থা, তাই এটি সবসময় হয় না। উদাহরণস্বরূপ, শিকারীদের এড়ানোর প্রয়োজনীয়তা শিকারীদের সর্বোত্তম হারের চেয়ে কম খাওয়াতে বাধ্য করতে পারে। সুতরাং, কোনও জীবের চারণের আচরণগুলি ও. এফ. টি পূর্বাভাসের মতো অনুকূলিত নাও হতে পারে, কারণ তারা অন্যান্য আচরণ থেকে স্বাধীন নয়। ও. এফ. টি-র আরেকটি সীমাবদ্ধতা হল বাস্তবে এর নির্ভুলতার অভাব। তত্ত্বগতভাবে, একটি সর্বোত্তম চারণ মডেল গবেষকদের মুদ্রা এবং সিস্টেমের সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে অনুমানের উপর ভিত্তি করে একটি শিকারীর সর্বোত্তম সিদ্ধান্তের নিয়ম সম্পর্কে নির্দিষ্ট, পরিমাণগত ভবিষ্যদ্বাণী দেয়। যাইহোক, বাস্তবে, শিকারের ধরণ, মুখোমুখি হওয়ার হার বা এমনকি একটি প্যাচ-এর মতো মৌলিক ধারণাগুলি সংজ্ঞায়িত করা কঠিন, যেমনটি শিকারী তাদের উপলব্ধি করে। সুতরাং, যদিও ও. এফ. টি-র চলকগুলি তাত্ত্বিকভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ বলে মনে হতে পারে, বাস্তবে এগুলি নির্বিচারে এবং পরিমাপ করা কঠিন হতে পারে। উপরন্তু, যদিও ও. এফ. টি-র ভিত্তি হল কোনও জীবের সুস্থতা সর্বাধিক করা, অনেক গবেষণায় শুধুমাত্র পর্যবেক্ষিত এবং পূর্বাভাসকৃত চারণ আচরণের মধ্যে সম্পর্ক দেখানো হয়েছে এবং পশুর আচরণ আসলে তার প্রজননগত সুস্থতা বাড়ায় কিনা তা পরীক্ষা করা বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে। এটা সম্ভব যে, কিছু কিছু ক্ষেত্রে, চারণের ফলাফল এবং প্রজনন সাফল্যের মধ্যে কোনও সম্পর্ক নেই। এই সম্ভাবনার হিসাব না করে, ও. এফ. টি ব্যবহার করে অনেক গবেষণা অসম্পূর্ণ থেকে যায় এবং তত্ত্বের মূল বিষয়টিকে সম্বোধন ও পরীক্ষা করতে ব্যর্থ হয়। ও. এফ. টি-র সবচেয়ে অপরিহার্য সমালোচনাগুলির মধ্যে একটি হল যে এটি সত্যিকার অর্থে পরীক্ষামূলক নাও হতে পারে। যখনই মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত পর্যবেক্ষণের মধ্যে কোনও অসামঞ্জস্য দেখা দেয় তখনই এই সমস্যা দেখা দেয়। মডেলটি মৌলিকভাবে ভুল কিনা বা কোনও নির্দিষ্ট পরিবর্তনশীলকে ভুলভাবে চিহ্নিত করা হয়েছে বা বাদ দেওয়া হয়েছে কিনা তা বলা কঠিন। যেহেতু মডেলটিতে অন্তহীন প্রশংসনীয় পরিবর্তন যোগ করা সম্ভব, তাই অনুকূলতার মডেলটি কখনই প্রত্যাখ্যান করা যাবে না। এটি গবেষকদের প্রাণীর চারণ আচরণ সম্পর্কে তাদের অনুমানগুলি কঠোরভাবে পরীক্ষা করার পরিবর্তে তাদের পর্যবেক্ষণের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য তাদের মডেলকে আকার দেওয়ার সমস্যা তৈরি করে। প্রত্নতত্ত্বের সর্বোত্তম চারণ তত্ত্ব খাদ্য অনুসন্ধানের সময় প্রাণীর আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা হয়েছে, তবে এটি মানুষের (বিশেষত শিকারী-সংগ্রহকারীদের) জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে। খাদ্য শক্তি সরবরাহ করে কিন্তু তা পেতে শক্তি খরচ হয়। চারণ কৌশলকে অবশ্যই সর্বনিম্ন ব্যয়ের জন্য সর্বাধিক সুবিধা প্রদান করতে হবে-এটি পুষ্টির মূল্য এবং প্রয়োজনীয় শক্তির মধ্যে একটি ভারসাম্য। সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বের মুদ্রা হল শক্তি কারণ এটি জীবের জন্য একটি অপরিহার্য উপাদান, তবে এটি প্রত্নতত্ত্বের ক্ষেত্রে সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বের পতনও। সর্বোত্তম চারণ তত্ত্ব ধরে নেয় যে আচরণ কিছুটা হলেও জেনেটিক মেকআপ দ্বারা প্রভাবিত হয়। তবে উচ্চ আচরণগত নমনীয়তা সহ জটিল প্রাণীদের ক্ষেত্রে এটি গ্রহণ করা কঠিন হতে পারে। সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বের ভিত্তি ব্যবহার করার সময় মানুষের আচরণ সর্বদা অনুমানযোগ্য হয় না-শিকারী-সংগ্রহকারীরা অনুষ্ঠান বা ভোজের উদ্দেশ্যে এমন একটি খেলা বেছে নিতে পারে যা শক্তির উপকার করবে না, তবে অন্যান্য প্রয়োজনের উপকার করবে। আচরণগত নমনীয়তার কারণে মানুষের লক্ষ্য এবং মুদ্রা প্রায়শই পরিবর্তিত হতে পারে। এই পরিবর্তনগুলি একটি দীর্ঘ সময়ের মধ্যে, একটি মরশুমে বা শিকারের সময় ঘটতে পারে। সর্বোত্তম চারণ তত্ত্বকে অবশ্যই আরও জটিল হতে হবে এবং মানুষের দ্বারা নিযুক্ত জটিল সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলির সাথে মেলে আরও লক্ষ্য ও সীমাবদ্ধতার প্রবর্তন করতে হবে। সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলি দীর্ঘমেয়াদী এবং স্বল্পমেয়াদী অভিজ্ঞতার দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে এবং এই অভিজ্ঞতাগুলি তখন অন্যদের আরও প্রভাবিত করতে পারে। কিন্তু সর্বোত্তম চারণ তত্ত্ব প্রত্নতত্ত্বকে প্রত্নতাত্ত্বিক নথিতে নিদর্শনগুলির নতুন ব্যাখ্যা তৈরি করতে এবং মানুষের আচরণ সম্পর্কে আরও বিস্তারিতভাবে চিন্তা করতে সহায়তা করেছে। সর্বোত্তম চারণ তত্ত্ব প্রত্নতত্ত্বকে বিভিন্ন সম্পদের খরচ এবং উপকারিতা সম্পর্কে আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি দিয়েছে। ব্যারি সিনারভোর অপ্টিমাল ফোরেজিং থিওরি (1997), কোর্সঃ "বিহেভিয়ারাল ইকোলজি 2013", ডিপার্টমেন্ট অফ ইকোলজি অ্যান্ড ইভোলিউশনারি বায়োলজি, ইউসিএসসি-ইউসিএসসিতে সেই কোর্সের এই বিভাগটি ওএফটি এবং 'অ্যাডাপটেশনাল হাইপোথিসিস' ('গাইডেড ট্রায়াল অ্যান্ড এরর, ইনটিংক্ট') বিবেচনা করে। "শিকারের আকার", "প্যাচ রেসিডেন্স টাইম", "প্যাচ কোয়ালিটি অ্যান্ড কম্পিটিটরস", "সার্চ স্ট্র্যাটেজিস", "রিস্ক অ্যাভার্সিভ বিহেভিয়ার" এবং "খাদ্য সীমাবদ্ধতা" সাপেক্ষে চারণ পদ্ধতির মতো অতিরিক্ত বিষয়গুলির সঙ্গে। আরও দেখুনঃ কোর্সের প্রধান বিভাগের জন্য একটি স্তর, যেখানে ডাউনলোডযোগ্য পিডিএফ পাওয়া যায় (যেহেতু সেই পৃষ্ঠার চিত্রগুলি বর্তমানে ভাঙা বলে মনে হচ্ছে)। উপরের লিঙ্কটির পিডিএফ 26 পৃষ্ঠার (ছবি সহ)। আচরণগত বাস্তুতন্ত্রের অনুসন্ধান