5 resultados para crucian carp (Carassius auratus)

em ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha


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Ziel der Arbeit war es zu klären, ob und auf welche WeiseGoldfische die Farben des Spektrums in Kategorien einteilen.Die Fische wurden dazu auf zwei bzw. sechs Wellenlängendressiert. Bei zwei Dressurwellenlängen durchliefen dieTiere verschiedene Tests. Sowohl der Transfertest, als auchder Generalisierungstest zeigten Ergebnisse, die nichtalleine mit der Wellenlängenunterscheidungsfähigkeit derFische erklärt werden können, sondern auf eineKategorisierung der Farben hindeuten. Dabei zeigt es sich,dass es zwischen 540 nm und 608 nm keinen direkten Überganggibt, während Bereiche zwischen anderen Wellenlängen, z.B.zwischen 438 und 501 nm, größere Ähnlichkeiten aufwiesen.Die Generalisierungsergebnisse der Versuche mit sechsDressurwellenlängen lassen eine genauere Einteilung desWellenlängenspektrums zu. Hier traten deutliche Unterschiedein den Wahlhäufigkeiten auf. Wenn man die Maxima derWahlhäufigkeiten als Prototypen einer Kategorie definiertund die Bereiche mit geringen Wahlhäufigkeiten alsÜbergangsbereich zwischen zwei Kategorien, so ergeben sichfünf bzw. sechs Kategorien, wenn man den breiten Bereich(zwischen 515 und 580 nm) mit niedrigen Wahlhäufigkeiten alseigene Kategorie wertet. Bezieht man die Ergebnisse derDressur auf zwei Wellenlängen mit ein, so ergibt sich eineEinteilung des Wellenlängenspektrums des Goldfisches von 388nm bis 685 nm in sieben Kategorien.

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Das Ziel der vorliegenden Arbeit bestand darin, mit Hilfe von Scheinkonturen und Größentäuschungen durch psychophysische Methoden die Formen- und Größenwahrnehmung beim Goldfisch zu untersuchen. Zur Klärung dieser Frage wurden Dressurexperimente durchgeführt und unter Verwendung zweier verschiedener Untersuchungsmethoden das Verhalten der Versuchstiere bestimmt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Goldfisch verschiedene Scheinkonturen wahrnehmen kann. Voraussetzung hierfür ist, dass sich diese Scheinkonturen durch klare Kanten vom Hintergrund abgrenzen. Die Untersuchung der verschiedenen Größentäuschungen zeigte kein einheitliches Ergebnis. Sowohl bei der MÜLLER-LYER- als auch bei der PONZO-Täuschung zeigten sich die Versuchstiere in ihrem Verhalten unabhängig von den Bestandteilen der Täuschungsfiguren, die die Dressurreize umgaben. Sie ließen sich also durch die Figuren nicht „täuschen“, sondern richteten sich nur nach ihren Dressurformen. Nur bei der EBBINGHAUS-Täuschung ließen sich die Versuchstiere von den umgebenden Elementen beeinflussen und bevorzugten die Täuschungsfigur. Allgemein zeigte sich, dass die Fische ihre jeweiligen Dressurstimuli sehr genau erlernt hatten und eine erlernte Unterscheidungsfähigkeit nicht auf anderen Formen oder Größen übertrugen. Zusätzlich wurde bei zwei unterschiedlichen Formen der minimale Größenunterschied ermittelt, der notwendig ist, um die beiden Formen als unterschiedlich groß wahrzunehmen. Die Messungen ergaben sehr deutliche Unterschiede in den absoluten Größenunterschieden bei den zwei getesteten Arten von Formen. Vergleicht man jedoch das Flächenverhältnis der beiden Größen der jeweiligen Figur, bei der eine Größenunterscheidung gerade noch möglich war, so stellt man fest, dass dieses Verhältnis bei beiden Formen identisch ist. Lediglich der Sehwinkel kann bei kompakteren Figuren kleiner sein, um zwei verschiedene Größen noch voneinander unterscheiden zu können.

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In der vorliegenden Arbeit wurde das Objektbewegungssehen des Goldfischs betrachtet. Zuerst musste eine geeignete Methode gefunden werden, diese Form der Bewegungswahrnehmung untersuchen zu können, da bisherige Experimente zum Bewegungssehen beim Goldfisch ausschließlich mit Hilfe der optomotorischen Folgereaktion gemacht wurden. Anschließend sollte die Frage geklärt werden, ob das Objektbewegungssehen genau wie das Bewegungssehen einer Großfeldbewegung farbenblind ist und welcher Zapfentyp daran beteiligt ist. Die Verwendung eines Zufallpunktmusters zur Dressur auf ein bewegtes Objekt hat sich als äußert erfolgreich herausgestellt. Diese Methode hat den Vorteil, dass sich die Versuchstiere ausschließlich aufgrund der Bewegungsinformation orientieren können. In den Rot-Grün- und Blau-Grün-Transferversuchen zeigte sich, dass das Objektbewegungssehen beim Goldfisch farbenblind ist, aber erstaunlicherweise nicht vom L-Zapfen vermittelt wird, sondern wahrscheinlich vom M-Zapfen. Welchen Vorteil es haben könnte, dass für die verschiedenen Formen der Bewegungswahrnehmung verschiedene Eingänge benutzt werden, kann mit diesen Versuchen nicht geklärt werden. Farbenblindheit des Bewegungssehens scheint eine Eigenschaft visueller Systeme allgemein zu sein. Beim Menschen ist diese Frage im Moment noch nicht geklärt und wird weiterhin diskutiert, da es sowohl Experimente gibt, die zeigen, dass es farbenblind ist, als auch andere, die Hinweise darauf geben, dass es nicht farbenblind ist. Der Vorteil der Farbenblindheit eines bewegungsdetektierenden visuellen Systems zeigt sich auch in der Technik beim Maschinen Sehen. Hier wird ebenfalls auf Farbinformation verzichtet, was zum einen eine Datenreduktion mit sich bringt und zum anderen dazu führt, dass korrespondierende Bildpunkte leichter gefunden werden können. Diese werden benötigt, um Bewegungsvektoren zu bestimmen und letztlich Bewegung zu detektieren.

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This paper presents the first full-fledged branch-and-price (bap) algorithm for the capacitated arc-routing problem (CARP). Prior exact solution techniques either rely on cutting planes or the transformation of the CARP into a node-routing problem. The drawbacks are either models with inherent symmetry, dense underlying networks, or a formulation where edge flows in a potential solution do not allow the reconstruction of unique CARP tours. The proposed algorithm circumvents all these drawbacks by taking the beneficial ingredients from existing CARP methods and combining them in a new way. The first step is the solution of the one-index formulation of the CARP in order to produce strong cuts and an excellent lower bound. It is known that this bound is typically stronger than relaxations of a pure set-partitioning CARP model.rnSuch a set-partitioning master program results from a Dantzig-Wolfe decomposition. In the second phase, the master program is initialized with the strong cuts, CARP tours are iteratively generated by a pricing procedure, and branching is required to produce integer solutions. This is a cut-first bap-second algorithm and its main function is, in fact, the splitting of edge flows into unique CARP tours.

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Das Basisproblem von Arc-Routing Problemen mit mehreren Fahrzeugen ist das Capacitated Arc-Routing Problem (CARP). Praktische Anwendungen des CARP sind z.B. in den Bereichen Müllabfuhr und Briefzustellung zu finden. Das Ziel ist es, einen kostenminimalen Tourenplan zu berechnen, bei dem alle erforderlichen Kanten bedient werden und gleichzeitig die Fahrzeugkapazität eingehalten wird. In der vorliegenden Arbeit wird ein Cut-First Branch-and-Price Second Verfahren entwickelt. In der ersten Phase werden Schnittebenen generiert, die dem Master Problem in der zweiten Phase hinzugefügt werden. Das Subproblem ist ein kürzeste Wege Problem mit Ressourcen und wird gelöst um neue Spalten für das Master Problem zu liefern. Ganzzahlige CARP Lösungen werden durch ein neues hierarchisches Branching-Schema garantiert. Umfassende Rechenstudien zeigen die Effektivität dieses Algorithmus. Kombinierte Standort- und Arc-Routing Probleme ermöglichen eine realistischere Modellierung von Zustellvarianten bei der Briefzustellung. In dieser Arbeit werden jeweils zwei mathematische Modelle für Park and Loop und Park and Loop with Curbline vorgestellt. Die Modelle für das jeweilige Problem unterscheiden sich darin, wie zulässige Transfer Routen modelliert werden. Während der erste Modelltyp Subtour-Eliminationsbedingungen verwendet, werden bei dem zweiten Modelltyp Flussvariablen und Flusserhaltungsbedingungen eingesetzt. Die Rechenstudie zeigt, dass ein MIP-Solver den zweiten Modelltyp oft in kürzerer Rechenzeit lösen kann oder bei Erreichen des Zeitlimits bessere Zielfunktionswerte liefert.