Введение

Популяцию можно описать как находящуюся в эволюционно стабильном состоянии, когда "генетический состав популяции восстанавливается отбором после возмущения, при условии, что возмущение не слишком сильное" (Мейнард Смит, 1982). Вся популяция в целом может быть как мономорфной, так и полиморфной.

История и связь с эволюционной стабильной стратегией

Хотя и связанные с концепцией эволюционно стабильной стратегии (ESS), эволюционно стабильные состояния не тождественны ей, и эти два термина нельзя использовать как взаимозаменяемые. Эволюционно стабильная стратегия – это стратегия, которая, если принята всеми особями в популяции, не может быть вытеснена альтернативными или мутантными стратегиями. Термин ESS впервые был использован Джоном Мейнардом Смитом в эссе из книги 1972 года «Об эволюции». Мейнард Смит разработал концепцию ESS, опираясь, в частности, на теорию игр и работы Гамильтона об эволюции полового соотношения. ESS была впоследствии расширена в его книге «Evolution and the Theory of Games» 1982 года, в которой также обсуждалось эволюционно стабильное состояние. Хотя равновесие может быть нарушено внешними факторами, популяция считается находящейся в эволюционно стабильном состоянии, если после нарушения она возвращается к равновесному состоянию. Крессман дополнительно показал, что в играх выбора среды обитания, моделирующих только один вид, идеальное свободное распределение (IFD) само по себе является эволюционно стабильным состоянием, включающим смешанные стратегии.

В эволюционной теории игр

Теория эволюционных игр в целом предоставляет теоретическую основу для изучения взаимодействий организмов в системе, где особи неоднократно взаимодействуют друг с другом в популяции, существующей на эволюционно значимом временном масштабе. Эта основа может быть использована для лучшего понимания эволюции стратегий взаимодействия и устойчивых состояний, хотя в рамках этой основы использовалось множество различных конкретных моделей. Равновесие Нэша (NE) и народная теорема тесно связаны с эволюционно устойчивым состоянием. Предлагаются различные уточнения для учета различных игровых теорий и моделей поведения. Для прогнозирования эволюционных исходов уравнение репликатора также является часто используемым инструментом. Эволюционно устойчивые состояния часто рассматриваются как решения уравнения репликатора, представленного здесь в линейной форме выигрышей: Состояние считается эволюционно устойчивым, если для всех в некоторой окрестности .