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#Define functions for analysis of effects of inheritance on social structure#
#Eli Strauss, Sep 2022#
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trunc_norm <- function(mean, n, sd, max, min){
x <- rnorm(mean = mean, n = 1000*n, sd = sd)
x <- x[x <= max & x >= min]
return(sample(x, n))
}
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################################################################################
## Flat mortality
mortality <- function(stan_rank, rank.effect){
return(rep(1/length(stan_rank), length(stan_rank)))
}
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standardize_rank <- function(rank){
return(1 -(rank-1)/(max(rank)-1))
}
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################################################################################
# pick_reproducer <- function(g, f_repro){
# return(seq(1, nrow(g), 1)[as.logical(rbinom(nrow(g), 1, f_repro(nrow(g),
# seq(1, 1-1, length.out = nrow(g)))))])
# }
# pick_reproducer <- function(g, f_repro, rank.effect){
# return(seq(1, nrow(g), 1)[as.logical(rbinom(nrow(g), 1,
# f_repro(rank = 1:nrow(g),
# rank.effect = rank.effect)))])
# }
pick_reproducer <- function(g, f_repro, rank.effect){
sample(1:nrow(g), size = 1,
prob = f_repro(stan_rank = standardize_rank(g$rank),
rank.effect = rank.effect))
}
################################################################################
################################################################################
# pick_mortality <- function(g, f_mort, rank.effect){
# return(seq(1, nrow(g), 1)[as.logical(rbinom(nrow(g), 1,
# f_mort(rank = 1:nrow(g),
# rank.effect = rank.effect)))])
# }
pick_mortality <- function(g, f_mort, rank.efect){
sample(1:nrow(g), size = 1,
prob = f_mort(stan_rank = standardize_rank(g$rank),
rank.effect = rank.effect))
}
################################################################################
################################################################################
inherit_mri_youngest <- function(g, new.id, mother){
new.id$rank <- g$rank[match(mother$id, g$id)]+0.1
return(new.id)
}
################################################################################
################################################################################
get_descendants <- function(g, id){
kin <- g[g$mother %in% id,]$id
if(length(kin)){
return(unique(c(kin, get_descendants(g, kin))))
}else{return(NULL)}
}
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################################################################################
inherit_mri_oldest <- function(g, new.id, mother){
sibs <- g[!is.na(g$mother) & g$mother == new.id$mother,]
if(nrow(sibs)){
sibs.birth.gen <- as.numeric(do.call(rbind,(strsplit(sibs$id, split = '\\.')))[,2])
oldest.sib <- sibs[which.min(sibs.birth.gen),]
sibs.matriline <- rbind(oldest.sib, g[g$id %in% get_descendants(g, oldest.sib$id),])
new.id$rank <- max(sibs.matriline$rank)+0.1
}else{
new.id$rank <- g$rank[g$id == new.id$mother] +0.1
}
return(new.id)
}
################################################################################
# ################################################################################
# inherit_parent_offspring_cor <- function(g, new.id, mother, rank.inher.precis){
#
# min.change <- -mother$rank
# max.change <- max(g$rank) - mother$rank + 1
#
# if(rank.inher.precis == 0){
# place.above <- sample(c(g$rank, max(g$rank) + 1), 1)
# new.id$rank <- place.above - 0.1
# }else{
# new.id$rank <- mother$rank + trunc_norm(mean = 0, n = 1,
# sd = max(g$rank)/2^rank.inher.precis,
# max = max.change,
# min = min.change)
# }
#
# return(new.id)
# }
# ################################################################################
################################################################################
inherit_parent_offspring_cor <- function(g, new.id, mother){
new.id$rank <- mother$rank + sample(c(0.1, -0.1), size = 1)
return(new.id)
}
################################################################################
################################################################################
find_limit <- function(m, pow = 1000){
mbefore <- m
mprime <- mbefore %^% pow
while(any(mprime - mbefore > 0.001)){
pow <- pow + 100
mbefore <- mprime
mprime <- mbefore %^% pow
}
return(mprime[1,])
}
################################################################################
################################################################################
inherit_random <- function(g, new.id, mother){
place.above <- sample(c(g$rank, max(g$rank+1)), 1)
new.id$rank <- place.above - 0.1
return(new.id)
}
################################################################################
################################################################################
add_new_id <- function(g, mother, reproduce, f_mort, f_inherit, inheritance, rank.effect){
reproducer <- g$id[reproduce]
n.id <- paste0(str_extract(reproducer,
'[:alpha:]+'),
as.numeric(str_extract(reproducer,
'[:digit:]+'))+1,
'.',
unique(g$generation+1))
new.id <- data.frame(id = n.id,
rank = NA,
matriline = g$matriline[reproduce],
generation = unique(g$generation),
rank.effect = rank.effect,
replicate = replicate,
mother = mother$id,
inheritance = inheritance)
new.id <- f_inherit(g, new.id, mother)
g <- arrange(rbind(g, new.id), rank)
g$rank <- 1:nrow(g)
## Mortality
die <- g$id[pick_mortality(g, f_mort, rank.effect)]
g <- g[-which(g$id == die),]
g$rank <- 1:nrow(g)
return(g)
}
################################################################################
################################################################################
generation_step <- function(g, f_inherit, f_repro, f_mort, inheritance, rank.effect){
initial.group <- g
reproduce <- pick_reproducer(g, f_repro, rank.effect)
mother <- g[reproduce,]
g <- add_new_id(g, mother, reproduce, f_mort, f_inherit, inheritance, rank.effect)
g$generation <- g$generation + 1
#### Record data into objects in global environment
if(nrow(g[!g$id %in% initial.group$id,]))
.GlobalEnv$mor.list[[length(.GlobalEnv$mor.list)+1]] <- data.frame(mother.rank = g[match(g[!g$id %in% initial.group$id,]$mother, g$id),]$rank,
offspring.rank = g[!g$id %in% initial.group$id,]$rank,
rank.effect = rank.effect,
replicate = replicate,
mother = g[match(g[!g$id %in% initial.group$id,]$mother, g$id),]$id,
inheritance)
mean.ranks <- by(g,
INDICES = g$matriline,
FUN = function(x)(mean(x$rank)))
mean.ranks <- data.frame(matriline = names(mean.ranks),
mean.rank = mean.ranks[], row.names = NULL)
mean.ranks <- as.data.frame(arrange(mean.ranks, matriline))
.GlobalEnv$rank.diff.list[[length(.GlobalEnv$rank.diff.list)+1]] <-
data.frame(matrilines = paste(mean.ranks[1:(nrow(mean.ranks)-1),'matriline'],
mean.ranks[2:nrow(mean.ranks),'matriline'],
sep = '-'),
rank.diff = mean.ranks[2:nrow(mean.ranks),'mean.rank'] -
mean.ranks[1:(nrow(mean.ranks)-1),'mean.rank'],
generation = unique(g$generation),
rank.effect = rank.effect,
replicate = replicate)
return(g)
}
################################################################################
run_generations <- function(g, num.gens, generation, f_inherit, f_repro, f_mort,
inheritance, rank.effect){
g$inheritance <- inheritance
if(num.gens == generation){
return(g)
message(paste0('Finished inheritance treatment: ', inheritance, '\n'))
}else{
return(rbind(g, run_generations(generation_step(g, f_inherit, f_repro, f_mort,
inheritance, rank.effect),
num.gens, generation+1, f_inherit = f_inherit,
f_repro = f_repro, f_mort = f_mort, inheritance,
rank.effect)))
}
}
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