Constraint Optimisation Approaches for Designing Group-Living Captive Breeding Programmes
Notice bibliographique
Résumé
Captive breeding programs play a critical role in combating the ongoing biodiversity crisis by preserving the most endangered species and supporting reintroduction efforts. Maintaining the genetic health of captive populations requires careful management to prevent inbreeding and maximize the effective population size. Decisions about which males and females should be bred together are guided by the principle of minimizing relatedness between pairs. Methods to select breeding pairs are well developed, however, some species' ecology requires them to live in groups, and evaluating optimal groupings of multiple males and females that would be suitable to breed together is a more complex problem. Current computational tools to support the design of group-living captive breeding programs suffer from challenges of scalability and flexibility. In this paper we demonstrate the applicability of constraint programming (CP) approaches to optimize breeding groups to minimize relatedness. We present the example of the Galapagos giant tortoises as the test case used to develop our approach. Exploration of the needs of this captive breeding program has informed the development of our flexible approach to capture the constraints on viable captive breeding program design. Our findings have directly informed the implementation of new group configurations at the captive breeding centre. We further demonstrate that our approach is broadly applicable in other contexts through a second case study, providing multi-objective optimisation of a breeding program of canids. Through these case studies and an ablation study using synthetic datasets, we show that our constraint optimisation approach provides an expressive and generalizable means to support captive breeding program design, including scaling to large captive populations, which are currently intractable using current computational methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».