Optimal balance of individual and collective in honeybee foraging

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Purpose. Previously, we developed a minimal foraging model in a honey bee colony that is applicable to describe both the decision-making process and the phase transition between two behavioral modes of the colony, individual and collective. In this paper, we show that this model is also applicable to determine the optimal division of labor in the colony, namely, to determine the optimal proportions between different types of foragers, scouts and recruits. Model. We represent the steps in the foraging process as reactions of chemical kinetics, which leads to reaction–diffusion equations. The reaction part describes the dynamic modes of the foraging process: the recruitment of unemployed foragers to profitable food sources, that have become unprofitable as a result of their exploitation, and scouting. Diffusion describes the transfer of information in a honey bee colony. We assume almost perfect accuracy in the transmission and use of information about food sources in the colony, which is modeled by a very small diffusion coefficient of working foragers in the information space. On the contrary, the diffusion coefficient of unemployed foragers is chosen large to ensure their full mixing in the information space. This models the equal accessibility to transmitted information for all unemployed foragers in the hive. Results. We consider the profit of a colony on an exploited food source as the number of foragers working on that source, weighted by its value to the colony. It was found that with an increase in the intensity of scouting, the profit of the colony first grows, and then begins to fall, thus illustrating that there is an optimal balance of scouts and recruits, which ensures the greatest influx of food resources into the colony. Conclusion. An optimal division of labor in a honey bee colony, defining a dynamic balance between exploration and exploitation in a constantly changing environment, is essential to the survival of the colony. Considering that scouts use exclusively personal information, and recruits take advantage of social information, we can say that our model describes the optimal balance between the individual and the collective in the colony.

About the authors

Valery M Tereshko

Institute of Theoretical and Experimental Biophysics RAS (ITEB RAS)

ORCID iD: 0000-0002-0303-8990
142290 Pushchino, Moscow Region, ul. Institutskaya, 3

References

  1. Biesmeijer JC, de Vries H. Exploration and exploitation of food sources by social insect colonies: a revision of the scout-recruit concept. Behavioral Ecology and Sociobiology. 2001;49(2–3):89–99. doi: 10.1007/s002650000289.
  2. Corbet SA, Unwin DM, Prys-Jones OE. Humidity, nectar and insect visits to flowers, with special reference to Crataegus, Tilia and Echium. Ecol. Entomol. 1979;4(1):9–22. doi: 10.1111/j.1365- 2311.1979.tb00557.x.
  3. Moore D, Van Nest BN, Seier E. Diminishing returns: the influence of experience and environment on time-memory extinction in honey bee foragers. Journal of Comparative Physiology A. 2011;197(6):641–651. doi: 10.1007/s00359-011-0624-y.
  4. Dornhaus A, Chittka L. Why do honey bees dance? Behavioral Ecology and Sociobiology. 2004;55(4):395–401. doi: 10.1007/s00265-003-0726-9.
  5. Seeley TD. Progress in understanding how the waggle dance improves the foraging efficiency of honey bee colonies. In: Galizia C, Eisenhardt D, Giurfa M, editors. Honeybee Neurobiology and Behavior. Dordrecht: Springer; 2012. P. 77–87. doi: 10.1007/978-94-007-2099-2_7.
  6. Schurch R, Gruter C. Dancing bees improve colony foraging success as long-term benefitsoutweigh short-term costs. PLoS ONE. 2014;9(8):e104660. doi: 10.1371/journal.pone.0104660.
  7. Beekman M, Lew JB. Foraging in honeybees–when does it pay to dance? Behavioral Ecology. 2008;19(2):255–261. doi: 10.1093/beheco/arm117.
  8. I’Anson Price R, Dulex N, Vial N, Vincent C, Gruter C. Honeybees forage more successfully without the “dance language” in challenging environments. Science Advances. 2019;5(2):eaat0450. doi: 10.1126/sciadv.aat0450.
  9. Sherman G, Visscher PK. Honeybee colonies achieve fitness through dancing. Nature. 2002; 419(6910):920–922. doi: 10.1038/nature01127.
  10. Donaldson-Matasci MC, Dornhaus A. How habitat affects the benefits of communication in collectively foraging honey bees. Behavioral Ecology and Sociobiology. 2012;66(4):583–592. doi: 10.1007/s00265-011-1306-z.
  11. Dornhaus A, Klugl F, Oechslein C, Puppe F, Chittka L. Benefits of recruitment in honey bees: effects of ecology and colony size in an individual-based model. Behavioral Ecology. 2006;17(3):336–344. doi: 10.1093/beheco/arj036.
  12. Dechaume-Moncharmont FX, Dornhaus A, Houston AI, McNamara JM, Collins EJ, Franks NR. The hidden cost of information in collective foraging. Proc. R. Soc. B. 2005;272(1573):1689–1695. doi: 10.1098/rspb.2005.3137.
  13. Dreller C. Division of labor between scouts and recruits: genetic influence and mechanisms. Behavioral Ecology and Sociobiology. 1998;43(3):191–196. doi: 10.1007/s002650050480.
  14. Seeley TD. Division of labor between scouts and recruits in honeybee foraging. Behavioral Ecology and Sociobiology. 1983;12(3):253–259. doi: 10.1007/BF00290778.
  15. Calderone NW, Page Jr RE. Genotypic variability in age polyethism and task specialization in the honey bee, Apis mellifera (Hymenoptera: Apidae). Behavioral Ecology and Sociobiology. 1988;22(1):17–25. doi: 10.1007/BF00395694.
  16. Calderone NW, Page Jr RE. Effects of interactions among genotypically diverse nestmates on task specialization by foraging honey bees (Apis mellifera). Behavioral Ecology and Sociobiology. 1992;30(3–4):219–226. doi: 10.1007/BF00166706.
  17. Dreller C, Fondrk MK, Page Jr RE. Genetic variability affects the behavior of foragers in a feral honeybee colony. Naturwissenschaften. 1995;82(5):243–245. doi: 10.1007/BF01133602.
  18. Page Jr RE, Waddington KD, Hunt GJ, Fondrk MK. Genetic determinants of honey bee foraging behaviour. Animal Behaviour. 1995;50(6):1617–1625. doi: 10.1016/0003-3472(95)80015-8.
  19. Page Jr RE, Erber J, Fondrk MK. The effect of genotype on response thresholds to sucrose and foraging behavior of honey bees (Apis mellifera L.). Journal of Comparative Physiology A. 1998;182(4):489–500. doi: 10.1007/s003590050196.
  20. Seeley TD. The Wisdom of the Hive: The Social Physiology of Honey Bee Colonies. Cambridge, MA: Harvard University Press; 1995. 318 p.
  21. Theraulaz G, Bonabeau E, Denuebourg JN. Response threshold reinforcements and division of labour in insect societies. Proc. R. Soc. Lond. B. 1998;265(1393):327–332. doi: 10.1098/rspb. 1998.0299.
  22. Fewell JH, Bertram SM. Division of labor in a dynamic environment: response by honeybees (Apis mellifera) to graded changes in colony pollen stores. Behavioral Ecology and Sociobiology. 1999;46(3):171–179. doi: 10.1007/s002650050607.
  23. Visscher PK, Seeley TD. Foraging strategy of honeybee colonies in a temperate deciduous forest. Ecology. 1982;63(6):1790–1801. doi: 10.2307/1940121.
  24. Jones JC, Myerscough MR, Graham S, Oldroyd BP. Honey bee nest thermoregulation: Diversity promotes stability. Science. 2004;305(5682):402–404. doi: 10.1126/science.1096340.
  25. Beekman M, Gilchrist AL, Duncan M, Sumpter DJT. What makes a honeybee scout? Behavioral Ecology and Sociobiology. 2007;61(7):985–995. doi: 10.1007/s00265-006-0331-9.
  26. Johnson LK, Hubbell SP, Feener Jr DH. Defense of food supply by eusocial colonies. American Zoologist. 1987;27(2):347–358. doi: 10.1093/icb/27.2.347.
  27. Jaffe K, Deneubourg JL. On foraging, recruitment systems and optimum number of scouts in eusocial colonies. Insectes Sociaux. 1992;39(2):201–213. doi: 10.1007/BF01249295.
  28. Anderson C. The adaptive value of inactive foragers and the scout-recruit system in honey bee (Apis mellifera) colonies. Behavioral Ecology. 2001;12(1):111–119. doi: 10.1093/oxfordjournals. beheco.a000372.
  29. Tereshko V. Reaction-diffusion model of a honeybee colony’s foraging behaviour. In: Parallel Problem Solving from Nature PPSN VI. PPSN 2000. Vol. 1917 of Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer; 2000. P. 807–816. doi: 10.1007/3-540-45356-3_79.
  30. Tereshko V, Lee T. How information-mapping patterns determine foraging behaviour of a honey bee colony. Open Systems & Information Dynamics. 2002;9(2):181–193. DOI: 10.1023/ A:1015652810815.
  31. Tereshko V, Loengarov A. Collective decision making in honey-bee foraging dynamics. Computing and Information Systems. 2005;9(3):1.
  32. Loengarov A, Tereshko V. Phase transitions and bistability in honeybee foraging dynamics. Artificial Life. 2008;14(1):111–120. doi: 10.1162/artl.2008.14.1.111.
  33. Tereshko V. Kinetic phase transition in honeybee foraging dynamics: Synergy of individual and collective. Advances in Complex Systems. 2020;23(6):2050019. doi: 10.1142/S0219525920500198.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».