Question

在我正在开发的生态模拟过程中，我遇到了一个问题。我在下面附上了一些代码来强调这个问题。总之，我们说我有3个不同质量的地点。动物想要移动到最高质量的位置（数字越高，质量越高），但无法区分相差小于或等于0.1的质量（这是较大循环的一部分，因此这个过程将得到重复了数千次。）

例如，在这种情况下（个人从位置＃2开始）：

a<-matrix(c(1,2,3,.6,.9,.7),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE)
attributes(a)$dimnames<-list(c("Location","Quality"),c())
a

          [,1] [,2] [,3]
Location  1.0  2.0  3.0
Quality   0.6  0.9  0.7

个人会清楚地将2号位置视为最佳位置，并留在那里。

在这种情况下（个人从位置＃2开始）：

a<-matrix(c(1,2,3,.5,.7,.8),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE)
attributes(a)$dimnames<-list(c("Location","Quality"),c())
a

          [,1] [,2] [,3]
Location  1.0  2.0  3.0
Quality   0.5  0.7  0.8

个人无法清楚地辨别位置＃2和＃3的质量（因为差异需要至少检测到0.1），这将触发替代行为（可能涉及到个人）留在＃2，或评估此示例中不存在的更多位置）。但是，我需要知道位置＃2和＃3的质量接近，而位置＃1作为选项被淘汰。

在这种情况下（再次，从位置＃2开始）

a<-matrix(c(1,2,3,.9,.7,.6),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE)
attributes(a)$dimnames<-list(c("Location","Quality"),c())
a
         [,1] [,2] [,3]
Location  1.0  2.0  3.0
Quality   0.9  0.7  0.6

个人将从位置2移动到位置1.

在这种情况下（再次，从位置＃2开始）

a<-matrix(c(1,2,3,.8,.7,.6),nrow=2,ncol=3,byrow=TRUE)
attributes(a)$dimnames<-list(c("Location","Quality"),c())
a
         [,1] [,2] [,3]
Location  1.0  2.0  3.0
Quality   0.8  0.7  0.6

个人将根据其与位置＃1的差异消除位置＃3，并且无法选择停留在＃2或移至＃1

我试图弄清楚如何编写一个代码来比较位置的相对质量，如果个人无法区分位置（如果是，哪些是在两者之间选择），或者如果一个位置显然更大（如果是这样，它需要返回位置编号，以便我可以将个人移动到另一个矩阵中的该位置）。

Answer 1

我建议为Location创建一个类。我不知道你怎么会在r中这样做，但我相信你可以把这部分搞清楚。

这是我建议的算法：

对于每个位置，对于每个其他位置，如果有机体可以判断质量的差异，则将排名较低的一个标记为“坏”（可能使用布尔数组;不要在对象内使用标记，因为这违反了良好的设计）
在for循环中，如果您抓住标有标记的位置，请使用continue语句，以节省时间。
现在，再次浏览列表，并将所有没有标记标记的列表复制到新列表中。
检查列表的长度并在决策中使用它。

生态模拟，如何比较矩阵中的多个数字来做出决策

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