About the methods of renewable resourse extraction from the structured population

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The problem of optimal extraction of a resource from the structured population consisting of individual species or divided into age groups, is considered. Population dynamics, in the absence of exploitation, is given by a system of ordinary differential equations and at certain time moments, part of the population, is extracted. In particular, it can be assumed that we extract various types of fish, each of which has a certain value. Moreover, there exist predatorprey interactions or competition relationships for food and habitat between these species. We study the properties of the average time benefit which is equal to the limit of the average cost of the resource with an unlimited increase in times of withdrawals. Conditions are obtained under which the average time benefit goes to infinity and a method for constructing a control system to achieve this value is indicated. We show that for some models of interaction between two species, this method of extracting a resource can lead to the complete extinction of one of the species and unlimited growth to the other. Therefore, it seems appropriate to study the task of constructing a control to achieve a fixed final value of the average time benefit. The results obtained here are illustrated with examples of predator-prey models and models of competition of two species and can be applied to other various models of population dynamics.

About the authors

Mebrahtom S. Woldeab

Vladimir State University

Email: mebseb2018@gmail.com
Post-Graduate Student, Functional Analysis and its Applications Department 87 Gorkogo St., Vladimir 600000, Russian Federation

Ludmila I. Rodina

Vladimir State University; National University of Science and Technology “MISIS”

Email: lrodina67@mail.ru
Doctor of Physics and Mathematics, Professor of the Functional Analysis and its Applications Department; Professor of the Mathematics Department 87 Gorkogo St., Vladimir 600000, Russian Federation; 4 Leninskii Pr., Moscow 119049, Russian Federation

References

  1. D.D. Bainov, “Population dynamics control in regard to minimizing the time necessary for the regeneration of a biomass taken away from the population”, Applied Mathematics and Computation, 39:1 (1990), 37-48.
  2. А.И. Абакумов, “Оптимальный сбор урожая в популяциях (модели с непрерывным временем)”, Математическое моделирование, 5:11 (1993), 41-52.
  3. Г.П. Неверова, О.Л. Жданова, Е.Я. Фрисман, “Динамические режимы структурированного сообщества хищник-жертва и их изменение в результате антропогенного изъятия особей”, Математическая биология и биоинформатика, 15:1 (2020), 73-92.
  4. А.И. Абакумов, Ю.Г. Израильский, “Эффекты промыслового воздействия на рыбную популяцию”, Математическая биология и биоинформатика, 11:2 (2016), 191-204.
  5. Г.П. Неверова, А.И. Абакумов, Е.Я. Фрисман, “Влияние промыслового изъятия на режимы динамики лимитированной популяции: результаты моделирования и численного исследования”, Математическая биология и биоинформатика, 11:1 (2016), 1-13.
  6. А.О. Беляков, А.А. Давыдов, “Оптимизация эффективности циклического использования возобновляемого ресурса”, Труды ИММ УрО РАН, 22:2 (2016), 38-46.
  7. А.А. Давыдов, “Существование оптимальных стационарных состояний эксплуатируемых популяций с диффузией”, Избранные вопросы математики и механики, Сборник статей. К 70-летию со дня рождения академика Валерия Васильевича Козлова, Труды МИАН, 310, МИАН, М., 2020, 135-142.
  8. А.В. Егорова, Л.И. Родина, “Об оптимальной добыче возобновляемого ресурса из структурированной популяции”, Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки, 29:4 (2019), 501-517.
  9. А.В. Егорова, “Оптимизация дисконтированного дохода для структурированной популяции, подверженной промыслу”, Вестник российских университетов. Математика, 26:133 (2021), 15-25.
  10. М.С. Волдеаб, Л.И. Родина, “О способах добычи биологического ресурса, обеспечивающих максимальную среднюю временную выгоду”, Известия высших учебных заведений. Математика, 1 (2022), 12-24.
  11. О.А. Кузенков, Е.А. Рябова, Математическое моделирование процессов отбора, Издво Нижегородского ун-та, Нижний Новгород, 2007.
  12. Г.Ю. Ризниченко, Лекции по математическим моделям в биологии. Часть 1, Математическая биология, биофизика, Издательство «Регулярная и хаотическая динамика», Ижевск, 2002, 560 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».