Optimal foraging theory
ઓપ્ટિમલ ફોર્જિંગ થિયરી (ઓ. એફ. ટી.) એક વર્તણૂકીય ઇકોલોજી મોડેલ છે જે ખોરાકની શોધ કરતી વખતે પ્રાણી કેવી રીતે વર્તે છે તેની આગાહી કરવામાં મદદ કરે છે. તેમ છતાં ખોરાક મેળવવો પ્રાણીને ઊર્જા પૂરી પાડે છે, ખોરાક શોધવા અને કબજે કરવા માટે ઊર્જા અને સમય બંનેની જરૂર પડે છે. તંદુરસ્તી વધારવા માટે, એક પ્રાણી ચારાની વ્યૂહરચના અપનાવે છે જે સૌથી ઓછા ખર્ચે સૌથી વધુ લાભ (ઊર્જા) પ્રદાન કરે છે, જે મેળવેલી ચોખ્ખી ઊર્જાને મહત્તમ કરે છે. OFT શ્રેષ્ઠ વ્યૂહરચનાની આગાહી કરવામાં મદદ કરે છે જેનો ઉપયોગ પ્રાણી આ લક્ષ્ય હાંસલ કરવા માટે કરી શકે છે. ઓ. એફ. ટી. એ ઓપ્ટિમાલિટી મોડેલની ઇકોલોજીકલ એપ્લિકેશન છે. આ સિદ્ધાંત ધારે છે કે કુદરતી પસંદગી દ્વારા પ્રજાતિઓમાં સૌથી વધુ આર્થિક રીતે ફાયદાકારક ચારાની પેટર્ન પસંદ કરવામાં આવશે. ચારાની વર્તણૂકનું નમૂના બનાવવા માટે OFT નો ઉપયોગ કરતી વખતે, સજીવો ચલણ તરીકે ઓળખાતા ચલને મહત્તમ કરતા હોવાનું કહેવાય છે, જેમ કે એકમ સમય દીઠ સૌથી વધુ ખોરાક. વધુમાં, પર્યાવરણની મર્યાદાઓ અન્ય ચલ પરિબળો છે જેને ધ્યાનમાં લેવા જોઈએ. અવરોધોને એવા પરિબળો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે ચલણને મહત્તમ કરવાની શિકારીની ક્ષમતાને મર્યાદિત કરી શકે છે. શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ, અથવા જીવતંત્રની શ્રેષ્ઠ ચારો વ્યૂહરચના, એ નિર્ણય તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે પર્યાવરણની મર્યાદાઓ હેઠળ ચલણને મહત્તમ કરે છે. શ્રેષ્ઠ નિર્ણયના નિયમને ઓળખવો એ ઓ. એફ. ટી. નું પ્રાથમિક લક્ષ્ય છે. એક શ્રેષ્ઠ ચારો મોડેલ બનાવવું એક શ્રેષ્ઠ ચારો મોડેલ પ્રાણીઓ જ્યારે ઘાસચારો કરે છે ત્યારે તેમની તંદુરસ્તીને કેવી રીતે મહત્તમ કરે છે તેની માત્રાત્મક આગાહીઓ પેદા કરે છે. મોડેલ બનાવવાની પ્રક્રિયામાં ચલણ, અવરોધો અને શિકારી માટે યોગ્ય નિર્ણયના નિયમને ઓળખવાનો સમાવેશ થાય છે. ચલણને એકમ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે પ્રાણી દ્વારા ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવે છે. તે તે પ્રાણી પર લાદવામાં આવેલા ખર્ચ અને લાભોની પૂર્વધારણા પણ છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક ચોક્કસ શિકારી ખોરાકમાંથી ઊર્જા મેળવે છે, પરંતુ ખોરાકની શોધનો ખર્ચ ઉઠાવે છેઃ શોધમાં ખર્ચવામાં આવેલા સમય અને શક્તિનો ઉપયોગ અન્ય પ્રયાસો, જેમ કે સાથીઓ શોધવા અથવા યુવાનોનું રક્ષણ કરવા માટે થઈ શક્યો હોત. તે પ્રાણીના શ્રેષ્ઠ હિતમાં હશે કે તે સૌથી ઓછા ખર્ચે તેના લાભોને મહત્તમ કરે. આમ, આ પરિસ્થિતિમાં ચલણને એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખી ઊર્જા લાભ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે. જો કે, એક અલગ શિકારી માટે, ખાધા પછી ખોરાક પચાવવામાં જે સમય લાગે છે તે ખોરાકની શોધમાં ખર્ચવામાં આવતા સમય અને શક્તિ કરતાં વધુ નોંધપાત્ર ખર્ચ હોઈ શકે છે. આ કિસ્સામાં, ચલણને એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખી ઊર્જા લાભને બદલે પાચન ટર્નઓવર સમય દીઠ ચોખ્ખી ઊર્જા લાભ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે. વધુમાં, લાભો અને ખર્ચ શિકારી સમુદાય પર આધારિત હોઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મધપૂડામાં રહેતા એક શિકારી મોટે ભાગે એવી રીતે ઘાસચારો કરે છે જે પોતાની જાતને બદલે તેની વસાહત માટે કાર્યક્ષમતા વધારશે. ચલણને ઓળખીને, એક પૂર્વધારણાનું નિર્માણ કરી શકાય છે કે કયા લાભો અને ખર્ચ પ્રશ્નમાં રહેલા શિકારી માટે મહત્વપૂર્ણ છે. પ્રતિબંધો એ પ્રાણી પર મૂકવામાં આવેલી મર્યાદાઓ વિશેની પૂર્વધારણાઓ છે. આ મર્યાદાઓ પર્યાવરણની લાક્ષણિકતાઓ અથવા પ્રાણીના શરીરવિજ્ઞાનને કારણે હોઈ શકે છે અને તેમની ચારાની કાર્યક્ષમતાને મર્યાદિત કરી શકે છે. ઘાસચારાને માળાના સ્થળથી ઘાસચારાના સ્થળ સુધી મુસાફરી કરવામાં જે સમય લાગે છે તે અવરોધનું ઉદાહરણ છે. એક શિકારી તેના માળામાં પાછા લઇ જવા માટે સક્ષમ હોય તેવી ખાદ્ય ચીજોની મહત્તમ સંખ્યા એ અવરોધનું બીજું ઉદાહરણ છે. પ્રાણીઓ પર જ્ઞાનાત્મક અવરોધો પણ હોઈ શકે છે, જેમ કે શીખવાની અને યાદશક્તિની મર્યાદા. આપેલ સિસ્ટમમાં જેટલા વધુ અવરોધો ઓળખી શકાય છે, મોડેલમાં તેટલી વધુ આગાહી શક્તિ હશે. ચલણ અને અવરોધો વિશેની પૂર્વધારણાઓને ધ્યાનમાં રાખીને, શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ એ છે કે પ્રાણીની શ્રેષ્ઠ ચારો વ્યૂહરચના શું હોવી જોઈએ તે મોડેલની આગાહી છે. શ્રેષ્ઠ નિર્ણયના નિયમોના સંભવિત ઉદાહરણો ખોરાકની વસ્તુઓની શ્રેષ્ઠ સંખ્યા હોઈ શકે છે જે પ્રાણીએ તેના માળામાં પાછા લઈ જવી જોઈએ અથવા ખોરાકની વસ્તુનું શ્રેષ્ઠ કદ કે જેના પર પ્રાણીએ ખવડાવવું જોઈએ. આકૃતિ 1, ગ્રાફિકલ મોડેલમાંથી શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ કેવી રીતે નક્કી કરી શકાય તેનું ઉદાહરણ દર્શાવે છે. આ વળાંક ઘાસચારાની વ્યૂહરચના x અપનાવવા માટે ખર્ચ દીઠ ઊર્જા લાભ (E) નું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ખર્ચ દીઠ ઊર્જા લાભ એ ચલણનું ઓપ્ટિમાઇઝેશન છે. સિસ્ટમની મર્યાદાઓ આ વળાંકનો આકાર નક્કી કરે છે. શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ (x *) એ વ્યૂહરચના છે જેના માટે ચલણ, ખર્ચ દીઠ ઊર્જા લાભ, સૌથી મોટો છે. ચલણની પ્રકૃતિ અને ધ્યાનમાં લેવામાં આવતી મર્યાદાઓની સંખ્યાના આધારે શ્રેષ્ઠ ચારો મોડેલો ખૂબ જ અલગ દેખાઈ શકે છે અને ખૂબ જ જટિલ બની શકે છે. જો કે, ચલણના સામાન્ય સિદ્ધાંતો, અવરોધો અને શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ તમામ મોડેલો માટે સમાન રહે છે. એક નમૂનાનું પરીક્ષણ કરવા માટે, અનુમાનિત વ્યૂહરચનાની સરખામણી પ્રાણીની વાસ્તવિક ચારો આપવાની વર્તણૂક સાથે કરી શકાય છે. જો મોડેલ અવલોકન કરેલ માહિતીને સારી રીતે બંધબેસે છે, તો પછી ચલણ અને અવરોધો વિશેની પૂર્વધારણાઓ સમર્થિત છે. જો મોડેલ ડેટાને સારી રીતે બંધબેસતું નથી, તો શક્ય છે કે ચલણ અથવા કોઈ ચોક્કસ અવરોધ ખોટી રીતે ઓળખવામાં આવ્યો હોય. વિવિધ ખોરાક પ્રણાલીઓ અને શિકારીઓના વર્ગો ઓપ્ટિમલ ફોર્જિંગ થિયરી સમગ્ર પ્રાણી સામ્રાજ્યમાં ખોરાક પ્રણાલીઓને વ્યાપકપણે લાગુ પડે છે. ઓ. એફ. ટી. હેઠળ, રસ ધરાવતા કોઈપણ જીવતંત્રને શિકારી તરીકે જોઈ શકાય છે જે શિકાર કરે છે. ત્યાં શિકારીઓના વિવિધ વર્ગો છે જેમાં સજીવો આવે છે અને દરેક વર્ગમાં અલગ ચારો અને શિકાર વ્યૂહરચનાઓ હોય છે. સાચા શિકારીઓ તેમના સમગ્ર જીવન દરમિયાન મોટી સંખ્યામાં શિકાર પર હુમલો કરે છે. તેઓ હુમલા પછી તરત જ અથવા ટૂંક સમયમાં તેમના શિકારને મારી નાખે છે. તેઓ તેમના શિકારનો સંપૂર્ણ અથવા માત્ર એક ભાગ ખાઈ શકે છે. સાચા શિકારીઓમાં વાઘ, સિંહ, વ્હેલ, શાર્ક, બીજ ખાનારા પક્ષીઓ, કીડીઓનો સમાવેશ થાય છે. ગોવાળિયાઓ તેમના શિકારનો માત્ર એક ભાગ જ ખાય છે. તેઓ શિકારને નુકસાન પહોંચાડે છે, પરંતુ ભાગ્યે જ તેને મારી નાખે છે. ચરાવનારાઓમાં કાળિયાર, ઢોર અને મચ્છરનો સમાવેશ થાય છે. પરોપજીવીઓ, ચરાવનારાઓની જેમ, તેમના શિકાર (યજમાન) નો માત્ર એક ભાગ ખાય છે, પરંતુ ભાગ્યે જ સમગ્ર જીવતંત્રને ખાય છે. તેઓ તેમના જીવન ચક્રનો તમામ અથવા મોટો ભાગ એક જ યજમાનમાં/તેના પર વિતાવે છે. આ ઘનિષ્ઠ સંબંધ ટેપવોર્મ, લીવર ફ્લુક્સ અને બટાકાની ફૂગ જેવા છોડના પરોપજીવીઓની લાક્ષણિકતા છે. પરોપજીવીઓ મુખ્યત્વે ભમરીઓ (ક્રમ હાયમેનોપ્ટેરા) અને કેટલીક માખીઓ (ક્રમ ડિપ્ટેરા) ની લાક્ષણિકતા ધરાવે છે. ઇંડા અન્ય આર્થ્રોપોડ્સના લાર્વાની અંદર નાખવામાં આવે છે જે બહાર નીકળે છે અને યજમાનને અંદરથી ખાઈ જાય છે, તેને મારી નાખે છે. આ અસામાન્ય શિકારી-યજમાન સંબંધ તમામ જંતુઓના લગભગ 10 ટકાની લાક્ષણિકતા છે. ઘણા વાયરસ કે જે એકકોશિક સજીવો (જેમ કે બેક્ટેરિયોફેજ) પર હુમલો કરે છે તે પણ પરોપજીવી છે; તેઓ એક જ યજમાનની અંદર પ્રજનન કરે છે જે સંગઠન દ્વારા અનિવાર્યપણે મારી નાખવામાં આવે છે. આ વિવિધ ચારો અને શિકાર વ્યૂહરચનાઓનું ઓપ્ટિમાઇઝેશન ઓપ્ટિમલ ચારો સિદ્ધાંત દ્વારા સમજાવી શકાય છે. દરેક કિસ્સામાં, ખર્ચ, લાભો અને મર્યાદાઓ હોય છે જે આખરે શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ નક્કી કરે છે જેનું શિકારીએ પાલન કરવું જોઈએ. શ્રેષ્ઠતમ આહાર મોડેલ શ્રેષ્ઠતમ ચારો સિદ્ધાંતનું એક શાસ્ત્રીય સંસ્કરણ શ્રેષ્ઠતમ આહાર મોડેલ છે, જેને શિકાર પસંદગી મોડેલ અથવા આકસ્મિક મોડેલ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. આ મોડેલમાં, શિકારી વિવિધ શિકારની વસ્તુઓનો સામનો કરે છે અને નક્કી કરે છે કે તેની પાસે જે છે તે ખાવું કે વધુ નફાકારક શિકારની વસ્તુ શોધવી. આ મોડેલ આગાહી કરે છે કે જ્યારે વધુ નફાકારક વસ્તુઓ હાજર હોય અને વિપુલ પ્રમાણમાં હોય ત્યારે શિકારીઓએ ઓછી નફાકારકતા ધરાવતી શિકાર વસ્તુઓની અવગણના કરવી જોઈએ. શિકારની વસ્તુની નફાકારકતા અનેક પર્યાવરણીય પરિબળો પર આધારિત છે. ઇ એ ઊર્જાની માત્રા (કેલરી) છે જે શિકારની વસ્તુ શિકારીને પૂરી પાડે છે. સંભાળવાનો સમય (એચ) એ શિકારીને ખોરાક સંભાળવામાં જેટલો સમય લાગે છે, તે શિકારીને શિકારની વસ્તુ મળે તે સમયથી લઈને શિકારની વસ્તુ ખાવામાં આવે તે સમય સુધી હોય છે. શિકારની વસ્તુની નફાકારકતાને પછી ઇ/એચ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. વધુમાં, શોધનો સમય (એસ) એ શિકારીને શિકારની વસ્તુ શોધવામાં કેટલો સમય લાગે છે અને તે ખોરાકની વિપુલતા અને તેને શોધવાની સરળતા પર આધારિત છે. આ મોડેલમાં, ચલણ એકમ સમય દીઠ ઉર્જાનો વપરાશ છે અને અવરોધોમાં E, h અને S ના વાસ્તવિક મૂલ્યો તેમજ શિકારની વસ્તુઓનો ક્રમિક રીતે સામનો કરવામાં આવે છે તે હકીકતનો સમાવેશ થાય છે. મોટા અને નાના શિકાર વચ્ચે પસંદગીનું મોડેલ આ ચલોનો ઉપયોગ કરીને, શ્રેષ્ઠ આહાર મોડેલ આગાહી કરી શકે છે કે શિકારીઓ બે શિકાર પ્રકારો વચ્ચે કેવી રીતે પસંદગી કરે છેઃ ઊર્જા મૂલ્ય E1 સાથે મોટો શિકાર 1 અને સમય H1 નું સંચાલન, અને ઊર્જા મૂલ્ય E2 સાથે નાના શિકાર 2 અને સમય H2 નું સંચાલન. તેના ઊર્જા લાભના એકંદર દરને વધારવા માટે, શિકારીએ શિકારના બે પ્રકારોની નફાકારકતાને ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ. જો એવું માનવામાં આવે કે મોટા શિકાર 1 નાના શિકાર 2 કરતાં વધુ નફાકારક છે, તો પછી E1/h1> E2/h2. આમ, જો શિકારી શિકારનો સામનો કરે છે, તો તેની ઊંચી નફાકારકતાને કારણે તેણે હંમેશા તેને ખાવાનું પસંદ કરવું જોઈએ. શિકારની શોધમાં જવાની ક્યારેય ચિંતા ન કરવી જોઈએ. જો કે, જો પ્રાણી શિકાર 2 નો સામનો કરે છે, તો તેણે વધુ નફાકારક શિકાર શોધવા માટે તેને નકારી કાઢવો જોઈએ, સિવાય કે શિકાર 1 શોધવામાં જે સમય લાગે તે ખૂબ લાંબો અને ખર્ચાળ હોય. આમ, પ્રાણીએ શિકાર 2 ત્યારે જ ખાવું જોઈએ જ્યારે E2/h2> E1/(h1 + S1), જ્યાં S1 એ શિકાર 1 માટે શોધનો સમય હોય. શિકાર 1 ખાવાનું પસંદ કરવું હંમેશા અનુકૂળ હોવાથી, શિકાર 1 ખાવાની પસંદગી શિકાર 2 ની વિપુલતા પર આધારિત નથી. પરંતુ S1 ની લંબાઈથી (એટલે કે. શિકાર શોધવો કેટલો મુશ્કેલ છે 1) તાર્કિક રીતે શિકારની ઘનતા પર આધારિત છે 1, શિકાર ખાવાની પસંદગી શિકારની વિપુલતા પર આધારિત છે 1. સામાન્ય અને નિષ્ણાત આહાર શ્રેષ્ઠ આહાર મોડેલ એ પણ આગાહી કરે છે કે વિવિધ પ્રકારના પ્રાણીઓએ શોધ સમયની વિવિધતાના આધારે વિવિધ આહાર અપનાવવા જોઈએ. આ વિચાર શિકારની પસંદગીના નમૂનાનું વિસ્તરણ છે જેની ઉપર ચર્ચા કરવામાં આવી હતી. સમીકરણ, E2/h2> E1/(h1 + S1), આપવા માટે ફરીથી ગોઠવી શકાય છેઃ S1> [(E1h2)/E2]-h1. આ ફરીથી ગોઠવેલું સ્વરૂપ પ્રાણીને શિકાર-1 અને શિકાર-2 બંનેને ખાવાનું પસંદ કરવા માટે S1 કેટલો લાંબો હોવો જોઈએ તેની મર્યાદા આપે છે. જે પ્રાણીઓ પાસે S1 છે જે થ્રેશોલ્ડ સુધી પહોંચે છે તેમને સામાન્યવાદીઓ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. પ્રકૃતિમાં, સામાન્યવાદીઓ તેમના આહારમાં શિકારની વસ્તુઓની વિશાળ શ્રેણીનો સમાવેશ કરે છે. સામાન્યવાદીનું ઉદાહરણ ઉંદર છે, જે વિવિધ પ્રકારના બીજ, અનાજ અને બદામનો વપરાશ કરે છે. તેનાથી વિપરીત, પ્રમાણમાં ટૂંકા S1 ધરાવતા શિકારીઓ હજુ પણ માત્ર શિકાર 1 ખાવાનું પસંદ કરવાનું વધુ સારું છે. આ પ્રકારના પ્રાણીઓને નિષ્ણાતો તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે અને પ્રકૃતિમાં ખૂબ જ વિશિષ્ટ આહાર હોય છે. નિષ્ણાતનું ઉદાહરણ કોઆલા છે, જે ફક્ત નીલગિરીના પાંદડાઓનો વપરાશ કરે છે. સામાન્ય રીતે, શિકારીઓના ચાર કાર્યાત્મક વર્ગોમાંના વિવિધ પ્રાણીઓ સામાન્યવાદી અને નિષ્ણાત હોવા વચ્ચેના સાતત્યની વ્યૂહરચનાઓનું પ્રદર્શન કરે છે. વધુમાં, શિકાર 2 ખાવાની પસંદગી શિકાર 1 ની વિપુલતા પર આધારિત હોવાથી (અગાઉ ચર્ચા કર્યા મુજબ), જો શિકાર 1 એટલો દુર્લભ બની જાય છે કે S1 થ્રેશોલ્ડ સુધી પહોંચે છે, તો પ્રાણીએ ફક્ત શિકાર 1 ખાવાથી શિકાર 1 અને શિકાર 2 બંને ખાવા તરફ વળવું જોઈએ. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, જો નિષ્ણાતના આહારમાં ખોરાક ખૂબ જ દુર્લભ બની જાય, તો નિષ્ણાત કેટલીકવાર સામાન્યવાદી બની શકે છે. કાર્યાત્મક પ્રતિક્રિયા વળાંક અગાઉ ઉલ્લેખ કર્યો છે તેમ, શિકારની વસ્તુની શોધમાં કેટલો સમય લાગે છે તે શિકારની ઘનતા પર આધાર રાખે છે. કાર્યાત્મક પ્રતિક્રિયા વળાંક ખોરાકની ઘનતાના કાર્ય તરીકે શિકારને પકડવાનો દર દર્શાવે છે અને શિકારીઓના ચારાની વર્તણૂકની આગાહી કરવા માટે શ્રેષ્ઠ આહાર સિદ્ધાંત સાથે જોડાણમાં તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. કાર્યાત્મક પ્રતિભાવ વળાંકના ત્રણ અલગ અલગ પ્રકારો છે. પ્રકાર I કાર્યાત્મક પ્રતિભાવ વળાંક માટે, શિકાર પકડવાનો દર ખોરાકની ઘનતા સાથે રેખીય રીતે વધે છે. ઓછી શિકાર ગીચતા પર, શોધનો સમય લાંબો હોય છે. શિકારી પોતાનો મોટાભાગનો સમય શોધવામાં વિતાવે છે, તેથી તે તેને મળતી દરેક શિકારની વસ્તુ ખાય છે. જેમ જેમ શિકારની ઘનતા વધે છે, તેમ તેમ શિકારી શિકારને ઝડપથી અને ઝડપથી પકડી શકે છે. ચોક્કસ સમયે, શિકાર પકડવાનો દર એટલો ઊંચો હોય છે કે શિકારીએ તેનો સામનો કરતી દરેક શિકારની વસ્તુ ખાવાની જરૂર નથી. આ બિંદુ પછી, શિકારીએ માત્ર સૌથી વધુ ઇ/એચ સાથે શિકારની વસ્તુઓ પસંદ કરવી જોઈએ. પ્રકાર II કાર્યાત્મક પ્રતિભાવ વળાંક માટે, શિકાર પકડવાનો દર નકારાત્મક રીતે વેગ આપે છે કારણ કે તે ખોરાકની ઘનતા સાથે વધે છે. આનું કારણ એ છે કે તે ધારે છે કે શિકારી ખોરાકની પ્રક્રિયા કરવાની તેની ક્ષમતા દ્વારા મર્યાદિત છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, જેમ જેમ ખોરાકની ઘનતા વધે છે, તેમ તેમ સંભાળવાનો સમય વધે છે. વળાંકની શરૂઆતમાં, શિકાર પકડવાનો દર શિકારની ઘનતા સાથે લગભગ રેખીય રીતે વધે છે અને તેને સંભાળવાનો લગભગ કોઈ સમય હોતો નથી. જેમ જેમ શિકારની ઘનતા વધે છે તેમ તેમ શિકારી શિકારની શોધમાં ઓછો અને ઓછો સમય વિતાવે છે અને શિકારને સંભાળવામાં વધુને વધુ સમય વિતાવે છે. શિકાર પકડવાનો દર ઓછો અને ઓછો વધે છે, જ્યાં સુધી તે આખરે પઠાર ન બને. શિકારની મોટી સંખ્યા મૂળભૂત રીતે શિકારીને "ભેજવાળી જમીન" બનાવે છે. પ્રકાર III કાર્યાત્મક પ્રતિભાવ વળાંક એ સિગ્મોઇડ વળાંક છે. શિકાર પકડવાનો દર શરૂઆતમાં શિકારની ઘનતા સાથે હકારાત્મક રીતે ઝડપી દરે વધે છે, પરંતુ પછી ઉચ્ચ ઘનતા પર નકારાત્મક રીતે ઝડપી સ્વરૂપમાં બદલાય છે, જે પ્રકાર II વળાંકની જેમ જ છે. શિકારની ઊંચી ઘનતા (વળાંકની ટોચ) પર, દરેક નવી શિકારની વસ્તુ લગભગ તરત જ પકડવામાં આવે છે. શિકારી પસંદગીયુક્ત બની શકે છે અને તેને મળતી દરેક વસ્તુને ખાતો નથી. તેથી, એમ ધારીને કે વિવિધ નફાકારકતાઓ સાથે શિકારના બે પ્રકારો છે જે બંને ઉચ્ચ વિપુલતા પર છે, શિકારી ઉચ્ચ E/h સાથે વસ્તુ પસંદ કરશે. જોકે, શિકારની ઓછી ગીચતા (વળાંકના તળિયે) પર શિકાર પકડવાનો દર રેખીય કરતાં વધુ ઝડપથી વધે છે. આનો અર્થ એ છે કે જેમ જેમ શિકારી ખોરાક લે છે અને ઉચ્ચ ઇ/એચ સાથે શિકારનો પ્રકાર ઓછો વિપુલ પ્રમાણમાં બને છે, તેમ તેમ શિકારી તેની પસંદગીને નીચા ઇ/એચ સાથે શિકારના પ્રકારમાં બદલવાનું શરૂ કરશે, કારણ કે તે પ્રકાર પ્રમાણમાં વધુ વિપુલ પ્રમાણમાં હશે. આ ઘટનાને શિકાર પરિવર્તન તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. શિકારી-શિકારી ક્રિયાપ્રતિક્રિયા શિકારી-શિકારી સહ-ઉત્ક્રાંતિ ઘણીવાર શિકારી માટે ચોક્કસ શિકારની વસ્તુઓનું સેવન કરવું પ્રતિકૂળ બનાવે છે, કારણ કે ઘણા શિકારી વિરોધી સંરક્ષણ સંભાળવાનો સમય વધારે છે. ઉદાહરણોમાં પોર્ક્યુપાઇન ક્વિલ્સ, ઝેર ડાર્ટ ફ્રોગની સ્વાદિષ્ટતા અને પાચનક્ષમતા, ક્રિપ્સિસ અને અન્ય શિકારી અવગણના વર્તણૂકોનો સમાવેશ થાય છે. વધુમાં, કારણ કે ઝેર ઘણા શિકારના પ્રકારોમાં હાજર હોઈ શકે છે, શિકારીઓ કોઈપણ એક ઝેરને ખતરનાક સ્તર સુધી પહોંચતા અટકાવવા માટે તેમના આહારમાં ઘણી બધી પરિવર્તનશીલતાનો સમાવેશ કરે છે. આમ, શક્ય છે કે માત્ર ઉર્જાના સેવન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતો અભિગમ આ પરિસ્થિતિઓમાં પ્રાણીની ચારાની વર્તણૂકને સંપૂર્ણ રીતે સમજાવી ન શકે. સીમાંત મૂલ્ય પ્રમેય અને શ્રેષ્ઠ ચારો સીમાંત મૂલ્ય પ્રમેય એ એક પ્રકારનું શ્રેષ્ઠતા મોડેલ છે જે ઘણીવાર શ્રેષ્ઠ ચારો માટે લાગુ કરવામાં આવે છે. આ પ્રમેયનો ઉપયોગ એવી પરિસ્થિતિનું વર્ણન કરવા માટે થાય છે જેમાં પેચમાં ખોરાકની શોધ કરતા જીવતંત્રએ નક્કી કરવું જોઈએ કે તે ક્યારે છોડવા માટે આર્થિક રીતે અનુકૂળ છે. જ્યારે પ્રાણી એક પેચની અંદર હોય છે, ત્યારે તે ઘટતા વળતરના કાયદાનો અનુભવ કરે છે, જ્યાં સમય જતાં શિકાર શોધવાનું મુશ્કેલ અને મુશ્કેલ બને છે. આનું કારણ એ હોઈ શકે છે કે શિકાર ખતમ થઈ રહ્યો છે, શિકાર બચવાની ક્રિયા કરવાનું શરૂ કરે છે અને પકડવાનું મુશ્કેલ બને છે, અથવા શિકારી જેમ જેમ શોધ કરે છે તેમ તેમ તેનો પોતાનો માર્ગ પાર કરવાનું શરૂ કરે છે. ઘટતા વળતરના આ નિયમને પેચમાં વિતાવેલા સમય દીઠ ઊર્જા લાભના વળાંક તરીકે દર્શાવી શકાય છે (આકૃતિ 3). વળાંક એક તીવ્ર ઢોળાવથી શરૂ થાય છે અને ધીમે ધીમે સરભર થાય છે કારણ કે શિકાર શોધવાનું મુશ્કેલ બને છે. ધ્યાનમાં લેવાનો બીજો મહત્વનો ખર્ચ એ છે કે વિવિધ પેચો અને માળો બાંધવાની જગ્યા વચ્ચે મુસાફરીનો સમય. એક પ્રાણી મુસાફરી કરતી વખતે ઘાસચારાનો સમય ગુમાવે છે અને તેના હલનચલન દ્વારા ઊર્જા ખર્ચ કરે છે. આ મોડેલમાં, ઓપ્ટિમાઇઝ કરવામાં આવતું ચલણ સામાન્ય રીતે એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખો ઊર્જા લાભ છે. અવરોધો મુસાફરીનો સમય અને ઘટતા વળતરના વળાંકનો આકાર છે. ચિત્રાત્મક રીતે, ચલણ (એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખો ઊર્જા લાભ) એક કર્ણ રેખાના ઢોળાવ દ્વારા આપવામાં આવે છે જે મુસાફરીના સમયની શરૂઆતમાં શરૂ થાય છે અને ઘટતા વળતરના વળાંકને છેદે છે (આકૃતિ 3). ચલણને મહત્તમ બનાવવા માટે, સૌથી મોટા ઢોળાવવાળી રેખા જોઈએ છે જે હજુ પણ વળાંક (સ્પર્શક રેખા) ને સ્પર્શે છે. જે સ્થળે આ રેખા વળાંકને સ્પર્શે છે તે પ્રાણીએ જતા પહેલા પેચમાં કેટલો સમય પસાર કરવો જોઈએ તેનો શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ પ્રદાન કરે છે. પ્રાણીઓમાં ઓપ્ટિમલ ફોર્જિંગ મોડેલ્સના ઉદાહરણો ઓસ્ટરકેચર્સ ઓસ્ટરકેચર મસેલ ફીડિંગનું ઓપ્ટિમલ ફોર્જિંગ એ શ્રેષ્ઠ આહાર મોડેલનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરી શકાય તેનું ઉદાહરણ પૂરું પાડે છે. છીપ પકડનારાઓ મસલ પર ઘાસચારો કરે છે અને તેમને તેમના બિલ સાથે ખોલે છે. આ પક્ષીઓ પરના અવરોધો વિવિધ મસેલના કદની લાક્ષણિકતાઓ છે. જ્યારે મોટા મસલ નાના મસલ કરતાં વધુ ઊર્જા પૂરી પાડે છે, ત્યારે મોટા મસલ તેમના જાડા શેલોને કારણે ખુલ્લા પાડવાનું મુશ્કેલ છે. આનો અર્થ એ છે કે જ્યારે મોટા મસલમાં ઊર્જાનું પ્રમાણ (ઇ) વધારે હોય છે, ત્યારે તેમની પાસે હેન્ડલિંગનો સમય (એચ) પણ લાંબો હોય છે. કોઈપણ મસેલની નફાકારકતા E/h તરીકે ગણવામાં આવે છે. છીપ પકડનારાઓએ નક્કી કરવું પડશે કે કયા કદના મસેલ તેને ખોલવા માટે જરૂરી ખર્ચ અને ઊર્જા કરતાં વધુ પોષણ પૂરું પાડશે. તેમના અભ્યાસમાં, મીર અને ઇર્વિન્કે વિવિધ કદના મસલની સંબંધિત નફાકારકતાને ગ્રાફ કરીને આ નિર્ણયને મોડેલ કરવાનો પ્રયાસ કર્યો. તેઓ ઘંટ આકારના વળાંક સાથે આવ્યા, જે સૂચવે છે કે મધ્યમ કદના મસલ સૌથી વધુ નફાકારક હતા. જો કે, તેઓએ અવલોકન કર્યું કે જો છીપ પકડનાર ઘણા નાના મસલને નકારી કાઢે છે, તો આગામી યોગ્ય મસેલને શોધવામાં ઘણો સમય લાગે છે. આ અવલોકને તેમની ઘંટડી-વળાંકને જમણી તરફ ખસેડી (આકૃતિ 4). જો કે, જ્યારે આ મોડેલ આગાહી કરે છે કે છીપ પકડનારાઓએ 50-55 mm ના મસલ પસંદ કરવા જોઈએ, ત્યારે અવલોકન કરેલ ડેટા દર્શાવે છે કે છીપ પકડનારાઓ ખરેખર 30-45 mm ના મસલ પસંદ કરે છે. મીર અને એર્વિન્કને પછી સમજાયું કે મસેલના કદની પસંદગી માત્ર શિકારની નફાકારકતા પર જ નહીં, પણ શિકારની ઘનતા પર પણ આધાર રાખે છે. આનો હિસાબ કર્યા પછી, તેમને મોડેલની આગાહી અને અવલોકન કરેલ ડેટા વચ્ચે સારો કરાર મળ્યો. યુરોપીયન સ્ટાર્લિંગ, સ્ટર્નસ વલ્ગરિસની ચારાની વર્તણૂક, શ્રેષ્ઠ ચારાના નમૂના માટે સીમાંત મૂલ્ય પ્રમેયનો ઉપયોગ કેવી રીતે થાય છે તેનું ઉદાહરણ પૂરું પાડે છે. સ્ટાર્લિંગ્સ તેમના માળાઓ છોડી દે છે અને તેમના નાના બાળકોને પાછા લાવવા માટે લાર્વા ચામડાની જેકેટની શોધમાં ખોરાકના ભાગોમાં મુસાફરી કરે છે. સ્ટાર્લિંગ્સે એક સફરમાં પાછા લેવા માટે શિકારની વસ્તુઓની શ્રેષ્ઠ સંખ્યા નક્કી કરવી આવશ્યક છે (એટલે કે શ્રેષ્ઠ લોડ કદ). જ્યારે સ્ટારલિંગ એક પેચની અંદર ઘાસચારો કરે છે, ત્યારે તેઓ ઘટતા વળતરનો અનુભવ કરે છેઃ સ્ટારલિંગ તેના બિલમાં માત્ર ઘણા ચામડાની જેકેટ પકડી શકે છે, તેથી માતાપિતા લાર્વાને જે ઝડપે ઉઠાવે છે તે લાર્વાની સંખ્યા સાથે ઘટે છે જે તેના બિલમાં પહેલેથી જ છે. આમ, અવરોધો એ ઘટતા વળતરના વળાંકનો આકાર અને મુસાફરીનો સમય (માળામાંથી પેચ અને પાછા ફરવા માટેનો સમય) છે. વધુમાં, ચલણને એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખો ઊર્જા લાભ હોવાનું માનવામાં આવે છે. આ ચલણ અને અવરોધોનો ઉપયોગ કરીને, અગાઉ ચર્ચા કર્યા મુજબ, ઘટતા વળતરના વળાંક પર રેખા સ્પર્શક દોરીને શ્રેષ્ઠ ભારની આગાહી કરી શકાય છે (આકૃતિ 3). કેસેલનિક એટ અલ. તે નક્કી કરવા માંગતો હતો કે શું આ પ્રજાતિ ખરેખર પૂર્વધારણા મુજબ એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખી ઊર્જા લાભને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે કે નહીં. તેઓએ એક પ્રયોગ તૈયાર કર્યો જેમાં સ્ટાર્લિંગ્સને માળામાંથી જુદા જુદા અંતરે કૃત્રિમ ફીડરમાંથી ભોજનના કીડા એકત્રિત કરવા માટે તાલીમ આપવામાં આવી હતી. સંશોધકોએ કૃત્રિમ રીતે લાંબા અને લાંબા અંતરાલે ભોજનના કીડાને છોડીને પક્ષીઓ માટે ઘટતા વળતરનો એક નિશ્ચિત વળાંક પેદા કર્યો. પક્ષીઓએ ભોજનના કીડાઓને ભેગાં કરવાનું ચાલુ રાખ્યું, જ્યાં સુધી તેઓ "શ્રેષ્ઠ" ભાર સુધી પહોંચ્યા અને ઘરે ઉડાન ભરી. આકૃતિ 5 દર્શાવે છે તેમ, જો સ્ટારલિંગ્સ એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખો ઊર્જા લાભ મહત્તમ કરી રહ્યા હોય, તો ટૂંકા મુસાફરીનો સમય નાના શ્રેષ્ઠ ભારની આગાહી કરશે અને લાંબા મુસાફરીનો સમય મોટા શ્રેષ્ઠ ભારની આગાહી કરશે. આ આગાહીઓ સાથે સંમતિમાં, કેસેલનિકને જાણવા મળ્યું કે માળો અને કૃત્રિમ ફીડર વચ્ચેનું અંતર જેટલું લાંબું હશે, ભારનું કદ તેટલું મોટું હશે. વધુમાં, અવલોકન કરાયેલ ભારનું કદ માત્રાત્મક રીતે મોડેલની આગાહીઓને ખૂબ નજીકથી અનુરૂપ હતું. વિવિધ ચલણો પર આધારિત અન્ય નમૂનાઓ, જેમ કે ખર્ચવામાં આવેલી ઊર્જા દીઠ મેળવેલી ઊર્જા (એટલે કે. ઊર્જા કાર્યક્ષમતા), અવલોકન કરેલા ભારના કદની સચોટ આગાહી કરવામાં નિષ્ફળ. આમ, કેસેલનિક તારણ કાઢે છે કે સ્ટાર્લિંગ્સ એકમ સમય દીઠ ચોખ્ખો ઊર્જા લાભ મહત્તમ કરે છે. પછીના પ્રયોગોમાં આ નિષ્કર્ષને નકારી કાઢવામાં આવ્યો ન હતો. મધમાખીઓમાં શ્રેષ્ઠ ચારો કામદાર મધમાખીઓ શ્રેષ્ઠ ચારો વર્તણૂકના મોડેલિંગમાં સીમાંત મૂલ્ય પ્રમેયના ઉપયોગનું બીજું ઉદાહરણ પૂરું પાડે છે. મધમાખી મધ એકત્ર કરીને મધપૂડામાં પાછા લાવવા માટે ફૂલથી ફૂલ સુધી ઘાસચારો કરે છે. જ્યારે આ સ્થિતિ સ્ટારલિંગ્સ જેવી જ છે, ત્યારે મધમાખીઓ માટે અવરોધો અને ચલણ બંને વાસ્તવમાં અલગ છે. મધમાખી અમૃતના અવક્ષય અથવા ફૂલોની અન્ય કોઈ લાક્ષણિકતાને કારણે ઘટતા વળતરનો અનુભવ કરતી નથી. એક પાટામાં વિતાવેલા સમય સાથે અમૃતની કુલ માત્રા રેખીય રીતે વધે છે. જો કે, અમૃતનું વજન મધમાખીની ફૂલો વચ્ચેની ઉડાન અને તેના મધપૂડામાં પાછા ફરવામાં નોંધપાત્ર ખર્ચ ઉમેરે છે. વુલ્ફ અને શ્મિડ-હેમ્પેલે પ્રાયોગિક રીતે મધમાખીઓની પીઠ પર વિવિધ વજન મૂકીને દર્શાવ્યું હતું કે, ભારે અમૃતની કિંમત એટલી વધારે છે કે તે મધમાખીઓનું આયુષ્ય ઘટાડે છે. કામદાર મધમાખીનું આયુષ્ય જેટલું ઓછું હોય છે, તેટલો ઓછો એકંદર સમય તેની વસાહતમાં ફાળો આપવો પડે છે. આમ, ઊર્જાની ચોખ્ખી ઉપજ માટે ઘટતા વળતરનો વળાંક છે જે મધમાખી એક સફર દરમિયાન વધુ અમૃત એકત્રિત કરે છે ત્યારે મધપૂડો મેળવે છે. ભારે અમૃતની કિંમત મધમાખીઓ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા ચલણને પણ અસર કરે છે. અગાઉના ઉદાહરણમાં સ્ટારલિંગ્સથી વિપરીત, મધમાખીઓ ઊર્જા લાભના ચોખ્ખા દર (સમય દીઠ મેળવેલી ચોખ્ખી ઊર્જા) ને બદલે ઊર્જા કાર્યક્ષમતા (ખર્ચવામાં આવેલી ઊર્જા દીઠ મેળવેલી ઊર્જા) મહત્તમ કરે છે. આનું કારણ એ છે કે ઊર્જા લાભના ચોખ્ખા દરને મહત્તમ કરીને આગાહી કરાયેલ શ્રેષ્ઠ ભાર મધમાખીઓ માટે ખૂબ ભારે છે અને તેમના જીવનકાળને ઘટાડે છે, મધપૂડો માટે તેમની એકંદર ઉત્પાદકતામાં ઘટાડો કરે છે, જેમ કે અગાઉ સમજાવવામાં આવ્યું છે. ઊર્જા કાર્યક્ષમતાને મહત્તમ કરીને, મધમાખીઓ સફર દીઠ વધુ પડતી ઊર્જા ખર્ચવાનું ટાળી શકે છે અને તેમના મધપૂડા માટે તેમના જીવનકાળની ઉત્પાદકતાને મહત્તમ કરવા માટે લાંબા સમય સુધી જીવવા માટે સક્ષમ છે. એક અલગ પેપરમાં, શ્મિડ-હેમ્પેલે દર્શાવ્યું હતું કે ભારના કદ અને ઉડાનના સમય વચ્ચેનો અવલોકન સંબંધ મહત્તમ ઊર્જા કાર્યક્ષમતા પર આધારિત આગાહીઓ સાથે સારી રીતે સંકળાયેલો છે, પરંતુ ઊર્જા લાભના મહત્તમ ચોખ્ખા દર પર આધારિત આગાહીઓ સાથે ખૂબ જ નબળો સંબંધ છે. સેન્ટ્રાર્કીડ માછલીઓમાં શ્રેષ્ઠ ચારો બે સેન્ટ્રાર્કીડ (સફેદ ક્રેપી અને બ્લ્યુગિલ) દ્વારા શિકારની પસંદગીની પ્રકૃતિને મનાતુંજ અને અસૈદા દ્વારા શ્રેષ્ઠ ચારો વ્યૂહરચનાઓનો સમાવેશ કરતા એક મોડેલ તરીકે રજૂ કરવામાં આવી છે. પ્રતિક્રિયાશીલ અંતર દ્વારા રજૂ કરાયેલ ચારાની માછલીના દ્રશ્ય ક્ષેત્રનું વિગતવાર વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યું હતું જેથી દરેક શોધ મુકાબલામાં શિકારના એન્કાઉન્ટરની સંખ્યાનો અંદાજ લગાવી શકાય. અનુમાનિત પ્રતિક્રિયાશીલ અંતરની સરખામણી પ્રાયોગિક માહિતી સાથે કરવામાં આવી હતી. માછલીને ચારો આપવાની વર્તણૂક સાથે સંકળાયેલ ઊર્જાસભર ખર્ચની ગણતરી દરેક શિકાર માટે થતી ઘટનાઓના ક્રમના આધારે કરવામાં આવી હતી. તળાવના પર્યાવરણ સાથે પેટમાં શિકારની પ્રજાતિઓ અને કદની શ્રેણીઓની સાપેક્ષ વિપુલતાની સરખામણીએ સૂચવ્યું છે કે સફેદ ક્રેપી અને બ્લ્યુગિલ (લંબાઈ <100 મીમી) બંને ઊર્જા ઓપ્ટિમાઇઝેશન વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરીને શિકારની પસંદગી કરે છે. મોટા ભાગના કિસ્સાઓમાં, માછલીઓ ખાસ કરીને મોટા ડાફ્નિયાને પસંદ કરે છે, જેમાં ઉડાઉ શિકારના પ્રકારો (સાયક્લોપ્સ, ડાયપ્ટોમિડ્સ) અને નાના ક્લેડોસેરાને અવગણવામાં આવે છે. આ પસંદગીનું પરિણામ એ છે કે માછલીઓ સક્રિય રીતે ઉચ્ચ કરચોરી ક્ષમતાઓ સાથે શિકારને ટાળે છે, તેમ છતાં તેઓ ઊર્જાસભર સામગ્રીમાં ઊંચી હોવાનું જણાય છે અને કેપ્ચર સફળતા દર દ્વારા આને શ્રેષ્ઠ પસંદગીમાં અનુવાદિત કરે છે. ઊર્જા વિચારણા અને દ્રશ્ય પ્રણાલી, શિકાર પકડવાની શિકારીની ક્ષમતા ઉપરાંત, મોટા કદના બ્લ્યુગિલ અને સફેદ ક્રેપી માટે શિકારની પસંદગીના મુખ્ય નિર્ધારકો છે જે હજુ પણ પ્લાન્કટિવોરસ તબક્કે છે. જો કે ઘણા અભ્યાસો, જેમ કે ઉપરના ઉદાહરણોમાં ટાંકવામાં આવેલા, શ્રેષ્ઠ ચારો સિદ્ધાંત માટે માત્રાત્મક સમર્થન પ્રદાન કરે છે અને તેની ઉપયોગીતા દર્શાવે છે, તેમ છતાં મોડેલને તેની માન્યતા અને મર્યાદાઓ અંગે ટીકા મળી છે. પ્રથમ, શ્રેષ્ઠ ચારાની થિયરી એ ધારણા પર આધાર રાખે છે કે કુદરતી પસંદગી સજીવોની ચારાની વ્યૂહરચનાઓને શ્રેષ્ઠ બનાવશે. જો કે, કુદરતી પસંદગી એ સર્વશક્તિમાન બળ નથી જે સંપૂર્ણ રચનાઓ ઉત્પન્ન કરે છે, પરંતુ આનુવંશિક રીતે આધારિત લક્ષણો માટે પસંદગીની નિષ્ક્રિય પ્રક્રિયા છે જે સજીવોની પ્રજનન સફળતામાં વધારો કરે છે. આનુવંશિકતામાં સ્થાન, પુનઃસંયોજન અને અન્ય જટિલતાઓ વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે તે જોતાં, ત્યાં કોઈ ગેરેંટી નથી કે કુદરતી પસંદગી ચોક્કસ વર્તણૂકીય પરિમાણને શ્રેષ્ઠ બનાવી શકે છે. વધુમાં, OFT એ પણ ધારે છે કે ચારાની વર્તણૂકો કુદરતી પસંદગી દ્વારા મુક્તપણે આકાર આપવામાં સક્ષમ છે, કારણ કે આ વર્તણૂકો જીવતંત્રની અન્ય પ્રવૃત્તિઓથી સ્વતંત્ર છે. જો કે, સજીવો ભાગોના યાંત્રિક એકત્રીકરણને બદલે સંકલિત પ્રણાલીઓ છે તે જોતાં, હંમેશા આવું થતું નથી. ઉદાહરણ તરીકે, શિકારીઓને ટાળવાની જરૂરિયાત શિકારીઓને શ્રેષ્ઠ દર કરતાં ઓછું ખવડાવવા માટે અવરોધે છે. આમ, ઓ. એફ. ટી. આગાહી કરે છે તેમ જીવતંત્રની ચારાની વર્તણૂકો શ્રેષ્ઠ ન પણ હોઈ શકે, કારણ કે તે અન્ય વર્તણૂકોથી સ્વતંત્ર નથી. ઓ. એફ. ટી. ની બીજી મર્યાદા એ છે કે તેમાં વ્યવહારમાં ચોકસાઈનો અભાવ છે. સિદ્ધાંતમાં, એક શ્રેષ્ઠ ચારો મોડેલ સંશોધકોને ચલણ અને સિસ્ટમની મર્યાદાઓ વિશેની પૂર્વધારણાઓના આધારે શિકારીના શ્રેષ્ઠ નિર્ણય નિયમ વિશે ચોક્કસ, માત્રાત્મક આગાહીઓ આપે છે. જો કે, વાસ્તવમાં, શિકારના પ્રકાર, એન્કાઉન્ટર દર અથવા તો એક પેચ જેવી મૂળભૂત વિભાવનાઓને વ્યાખ્યાયિત કરવી મુશ્કેલ છે કારણ કે શિકારી તેમને સમજે છે. આમ, જ્યારે ઓ. એફ. ટી. ના ચલ સૈદ્ધાંતિક રીતે સુસંગત લાગે છે, વ્યવહારમાં, તેઓ મનસ્વી અને માપવા માટે મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. વધુમાં, ઓ. એફ. ટી. નો આધાર જીવતંત્રની તંદુરસ્તીને મહત્તમ કરવાનો હોવા છતાં, ઘણા અભ્યાસો અવલોકન કરાયેલ અને આગાહી કરાયેલ ચારાની વર્તણૂક વચ્ચે માત્ર સહસંબંધ દર્શાવે છે અને પ્રાણીની વર્તણૂક ખરેખર તેની પ્રજનનક્ષમ તંદુરસ્તીમાં વધારો કરે છે કે કેમ તે ચકાસવાનું બંધ કરે છે. શક્ય છે કે અમુક કિસ્સાઓમાં, ચારાના વળતર અને પ્રજનનની સફળતા વચ્ચે કોઈ સંબંધ ન હોય. આ સંભાવનાનો હિસાબ કર્યા વિના, ઓ. એફ. ટી. નો ઉપયોગ કરતા ઘણા અભ્યાસો અધૂરા રહે છે અને સિદ્ધાંતના મુખ્ય મુદ્દાને સંબોધવામાં અને ચકાસવામાં નિષ્ફળ જાય છે. ઓ. એફ. ટી. ની સૌથી અનિવાર્ય ટીકાઓમાંની એક એ છે કે તે ખરેખર પરીક્ષણપાત્ર ન પણ હોઈ શકે. જ્યારે પણ મોડેલની આગાહીઓ અને વાસ્તવિક અવલોકનો વચ્ચે વિસંગતતા હોય ત્યારે આ મુદ્દો ઊભો થાય છે. તે કહેવું મુશ્કેલ છે કે શું મોડેલ મૂળભૂત રીતે ખોટું છે અથવા કોઈ ચોક્કસ ચલ ખોટી રીતે ઓળખવામાં આવ્યું છે અથવા છોડી દેવામાં આવ્યું છે. કારણ કે મોડેલમાં અનંત બુદ્ધિગમ્ય ફેરફારો ઉમેરવાનું શક્ય છે, તેથી શ્રેષ્ઠતાના મોડેલને ક્યારેય નકારી શકાય નહીં. આનાથી સંશોધકો પ્રાણીના ચારાની વર્તણૂક વિશેની તેમની પૂર્વધારણાઓનું સખત પરીક્ષણ કરવાને બદલે, તેમના અવલોકનોને અનુરૂપ તેમના નમૂનાને આકાર આપવાની સમસ્યા ઊભી કરે છે. પુરાતત્ત્વશાસ્ત્રમાં શ્રેષ્ઠ ચારો સિદ્ધાંત શ્રેષ્ઠ ચારો સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ ખોરાકની શોધ કરતી વખતે પ્રાણીઓના વર્તનની આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવે છે, પરંતુ તેનો ઉપયોગ મનુષ્યો (ખાસ કરીને શિકારી-સંગ્રાહકો) માટે પણ થઈ શકે છે. ખોરાક ઊર્જા પ્રદાન કરે છે પરંતુ તેને મેળવવા માટે ઊર્જાનો ખર્ચ થાય છે. ચારાની વ્યૂહરચનાએ સૌથી ઓછા ખર્ચ માટે સૌથી વધુ લાભ આપવો જોઈએ-તે પોષણ મૂલ્ય અને જરૂરી ઊર્જા વચ્ચેનું સંતુલન છે. ઓપ્ટિમલ ફોરેજિંગ થિયરીનું ચલણ ઊર્જા છે કારણ કે તે સજીવો માટે એક આવશ્યક ઘટક છે, પરંતુ તે પુરાતત્વના સંદર્ભમાં ઓપ્ટિમલ ફોરેજિંગ થિયરીનું પતન પણ છે. ઓપ્ટિમલ ફોરેજિંગ થિયરી ધારે છે કે વર્તન અમુક અંશે આનુવંશિક રચનાથી પ્રભાવિત છે. જો કે ઉચ્ચ વર્તણૂકીય લવચીકતા ધરાવતા જટિલ પ્રાણીઓના સંબંધમાં આ સ્વીકારવું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. ઓપ્ટિમલ ફોરેજિંગ થિયરીના આધારનો ઉપયોગ કરતી વખતે માનવ વર્તન હંમેશા અનુમાનિત હોતું નથી-શિકારી-એકત્રકર્તાઓ ધાર્મિક અથવા ભોજનના હેતુઓ માટે એવી રમત પસંદ કરી શકે છે જેનાથી ઊર્જાને ફાયદો થતો નથી, પરંતુ અન્ય જરૂરિયાતોને ફાયદો થાય છે. વર્તણૂકની લવચીકતાને કારણે મનુષ્યના લક્ષ્યો અને ચલણો ઘણીવાર બદલાઈ શકે છે. આ ફેરફારો લાંબા સમય સુધી, એક ઋતુમાં અથવા શિકાર દરમિયાન થઈ શકે છે. તેથી શ્રેષ્ઠ ચારો સિદ્ધાંત વધુ જટિલ હોવો જોઈએ અને મનુષ્યો દ્વારા કાર્યરત જટિલ નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાઓ સાથે મેળ કરવા માટે વધુ લક્ષ્યો અને અવરોધોનો પરિચય આપવો જોઈએ. નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાઓ વધુમાં લાંબા ગાળાના અને ટૂંકા ગાળાના અનુભવોથી પ્રભાવિત થઈ શકે છે અને આ અનુભવો પછી અન્યને વધુ પ્રભાવિત કરી શકે છે. પરંતુ ઓપ્ટિમલ ફોરેજિંગ થિયરીએ પુરાતત્વીય રેકોર્ડમાં પેટર્નના નવા અર્થઘટનો પેદા કરવામાં અને માનવ વર્તણૂકો વિશે વધુ વિગતવાર વિચાર કરવામાં પુરાતત્વને મદદ કરી છે. ઓપ્ટિમલ ફોરેજિંગ થિયરીએ પુરાતત્ત્વશાસ્ત્રને વિવિધ સંસાધનોની કિંમત અને ફાયદાઓની વધુ સારી સમજ પણ આપી છે. સંદર્ભો બેરી સિનર્વો દ્વારા ઓપ્ટિમલ ફોરેજિંગ થિયરી (1997), અભ્યાસક્રમઃ "બિહેવિયરલ ઇકોલોજી 2013", ઇકોલોજી અને ઇવોલ્યુશનરી બાયોલોજી વિભાગ, યુસીએસસી-યુસીએસસી ખાતેના તે અભ્યાસક્રમનો આ વિભાગ, ઓએફટી અને 'અનુકૂલનશીલ પૂર્વધારણાઓ' ('માર્ગદર્શિત અજમાયશ અને ભૂલ, વૃત્તિ') ને ધ્યાનમાં લે છે. "શિકારનું કદ", "પેચ રહેઠાણ સમય", "પેચ ગુણવત્તા અને સ્પર્ધકો", "શોધ વ્યૂહરચનાઓ", "જોખમ પ્રતિકૂળ વર્તણૂક" અને "ખાદ્ય મર્યાદા" ને આધિન ચારાની પ્રથાઓ જેવા વધારાના વિષયો સાથે. આ પણ જુઓઃ અભ્યાસક્રમના મુખ્ય વિભાગ માટે એક સ્તર ઉપર, જ્યાં ડાઉનલોડ કરી શકાય તેવી પી. ડી. એફ. ઉપલબ્ધ છે (કારણ કે તે પૃષ્ઠ પરની છબીઓ હાલમાં તૂટેલી લાગે છે). ઉપરોક્ત કડી માટેની પી. ડી. એફ. 26 પાના લાંબી છે (છબીઓ સાથે). વર્તણૂકીય ઇકોલોજીની જાળવણી