Об оценках характеристик сбора ресурса для стохастических структурированных популяций

Обложка
  • Авторы: Родина Л.И.1,2
  • Учреждения:
    1. ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»
    2. ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
  • Выпуск: Том 30, № 149 (2025)
  • Страницы: 66-78
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2686-9667/article/view/304200
  • ID: 304200

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматриваются модели структурированных популяций, состоящих из отдельных видов  $x_1,\ldots,x_n,$ либо разделенных на $n$ возрастных групп. Предполагаем, что при отсутствии эксплуатации динамика популяции задана системой дифференциальных уравнений ${\dot x =f(x),}$ а в фиксированные моменты времени из популяции добывают случайные доли ресурса каждого из видов. Предложен способ построения управления процессом сбора ресурса, при котором ограничивают величину извлекаемого ресурса для увеличения размера следующего сбора. Получены оценки характеристик сбора ресурса, таких как средняя временная выгода и общий доход с учетом дисконтирования, выполненные с~вероятностью единица.

Предложены два метода для решения данной задачи. Первый из них можно применить для систем, обладающих свойством монотонности решений относительно начальных условий. Во втором методе нет ограничений на свойства системы, и состоит он в построении положительно инвариантных множеств, в которых находятся траектории системы при всех значениях случайных параметров. Используется понятие функции Ляпунова относительно множества, введенное Е.\,Л.~Тонковым. Приведены примеры оценки рассматриваемых характеристик для моделей взаимодействия двух видов, таких как нейтрализм и конкуренция.

Об авторах

Людмила Ивановна Родина

ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»; ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

Автор, ответственный за переписку.
Email: LRodina67@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1077-2189

доктор физико-математических наук, профессор кафедры функционального анализа и его приложений; профессор кафедры математики

Россия, 600000, Российская Федерация, г. Владимир, ул. Горького, 87; 119049, Российская Федерация, г. Москва, Ленинский проспект, 4

Список литературы

  1. W.J. Reed, “The steady state of a stochastic harvesting model”, Mathematical Biosciences, 41:3-4 (1978), 273–307.
  2. A. Glait, “Optimal harvesting in continuous time with stochastic growth”, Mathematical Biosciences, 41:1-2 (1978), 111–123.
  3. L.G. Hansen, F. Jensen, “Regulating fisheries under uncertainty”, Resourse and Energy Economics, 50 (2017), 164–177.
  4. F. Jensen, H. Frost, J. Abildtrup, “Fisheries regulation: A survey of the literature on uncertainty, compliance behavior and asymmetric information”, Marine Policy, 81 (2017), 167–178.
  5. M.L. Weitzman, “Landing fees vs harvest quotas with uncertain fish stocks”, Journal of Environmental Economics and Management, 43 (2002), 325–338.
  6. U. Kapaun, M.F. Quaas, “Does the optimal size of a fish stock increase with environmental uncertainties?”, Environmental and Resourse Economics, 54:2 (2013), 293–310.
  7. Л.И. Родина, “Оптимизация средней временной выгоды для вероятностной модели популяции, подверженной промыслу”, Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки, 28:1 (2018), 48–58.
  8. Л.И. Родина, “Свойства средней временной выгоды в стохастических моделях сбора возобновляемого ресурса”, Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки, 28:2 (2018), 213–221.
  9. О.А. Кузенков, Е.А. Рябова, Математическое моделирование процессов отбора, Издательство ННГУ, Н. Новгород, 2007.
  10. М.С. Волдеаб, Л.И. Родина, “О способах добычи возобновляемого ресурса из структурированной популяции”, Вестник российских университетов. Математика, 27:137 (2022), 16–26.
  11. L.I. Rodina, A.H. Hammadi, “Optimization problems for models of harvesting a renewable resourse”, Journal of Mathematical Sciences, 25:1 (2020), 113–122.
  12. Л.И. Родина, М.С. Волдеаб, “О свойстве монотонности решений нелинейных систем относительно начальных условий”, Дифференциальные уравнения, 59:8 (2023), 1022–1028.
  13. Е.А. Панасенко, Е.Л. Тонков, “Инвариантные и устойчиво инвариантные множества дифференциальных включений”, Труды Математического института им. В. А. Стеклова, 262 (2008), 202–221.
  14. Л.И. Родина, Е.Л. Тонков, “О множестве достижимости управляемой системы без предположения компактности геометрических ограничений на допустимые управления”, Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки, 2012, №4, 68–79.
  15. Г.Ю. Ризниченко, Лекции по математическим моделям в биологии. Ч. 1, НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», Ижевск, 2002, 232 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».