Estimates of harvesting characteristics for stochastic structured populations


Cite item

Full Text

Abstract

Models of structured populations consisting of individual species $x_1,\ldots,x_n,$ or divided into $n$ age groups are considered. We assume that in the absence of exploitation, the dynamics of the population is given by a system of differential equations ${\dot x =f(x),}$ and at fixed moments of time, random fractions of the resource of each species are extracted from the population. A method is proposed for building control of the harvesting process, in which the amount of the extracted resource is limited in order to increase the size of the next collection. Estimates of the  harvesting characteristics, such as the average time benefit and total income, including discounting, were obtained, performed with a probability of one.

Two methods are proposed to solve this problem. The first one can be applied to systems with the property of monotony of solutions with respect to initial conditions. In the second method, there are no restrictions on the properties of the system. It consists in constructing positively invariant sets in which the trajectories are located. The concept of Lyapunov functions with respect to a set, introduced by E.\,L.~Tonkov, is used. Examples of estimation of the considered characteristics for models of interaction of two species, such as neutralism and competition, are given.

About the authors

Ludmila I. Rodina

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

Author for correspondence.
Email: LRodina67@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1077-2189

Professor of the Functional Analysis and its Applications Department; Professor of the Mathematics Department

Russian Federation, 87 Gorkogo St., Vladimir 600000, Russian Federation; 4 Leninskii Pr., Moscow 119049, Russian Federation

References

  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. L.I. Rodina, “Optimization of average time profit for a probability model of the population subject to a craft”, The Bulletin of Udmurt University. Mathematics. Mechanics. Computer Science, 28:1 (2018), 48–58 (In Russian).
  8. L.I. Rodina, “Properties of average time profit in stochastic models of harvesting a renewable resourse”, The Bulletin of Udmurt University. Mathematics. Mechanics. Computer Science, 28:2 (2018), 213–221 (In Russian).
  9. O.A. Kuzenkov, E.A. Ryabova, Mathematical Modelling of Selection Processes, Izdatel’stvo Nizhegorodskogo Univ., Nizhnii Novgorod, 2007 (In Russian).
  10. M.S. Woldeab, L.I. Rodina, “About the methods of renewable resourse extraction from the structured population”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 27:137 (2022), 16–26 (In Russian).
  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. L.I. Rodina, M.S. Woldeab, “On the monotonicity of solutions of nonlinear systems with respect to the initial conditions”, Differential Equations, 59:8 (2023), 1025–1031.
  13. E.A. Panasenko, E.L. Tonkov, “Invariant and stably invariant sets for differential inclusions”, Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics, 262 (2008), 194–212.
  14. L.I. Rodina, E.L. Tonkov, “About the attainability set of control system without assumption of compactness of geometrical restrictions on admissible controls”, The Bulletin of Udmurt University. Mathematics. Mechanics. Computer Science, 2018, №4, 68–79 (In Russian).
  15. G.Yu. Riznichenko, Lectures on Mathematical Models in Biology. Part 1, Scientific-Publishing Centre “Regular and Chaotic Dynamics”, Izhevsk, 2002 (In Russian), 232 pp.

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».