Research of the problem of fair distribution of fishing quotas by the methods of game theory

封面

如何引用文章

全文:

详细

Game theory emerged as a science in the second half of the 20th century. It managed to prove itself well in the analysis of economic situations involving several subjects of economic activity (players), whose interests are completely or partially opposite. At the same time, in a number of cases, the solution of the game satisfied all players, but was not the most profitable (there was a Nash equilibrium), and in a number of other cases, it was possible to take into account the interests of all parties to the maximum (there was a Pareto optimal solution). The transfer of the principles of game theory to other areas turned out to have a number of difficulties associated, among other things, with the correct interpretation of strategies and gains of the parties in a conflict situation. For this reason, despite the obvious benefit from the possible application of game theory methods to problems of a fair distribution of quotas for catching fish and other seafood, this step has not been taken until recently. In this paper, we consider a scheme for applying the algorithms of the theory of bimatrix and cooperative games on the example of solving the problem of finding the percentage of the allowable catch of the black halibut in the Barents Sea for two countries participating in the catch and give a meaningful interpretation of the results. The basis for the calculations was real data collected by the Russian-Norwegian Fisheries Commission in recent decades to determine the proportions of the catch of the indicated fish species in the respective sea zones. Since not all components of the payoff matrices of the players are uniquely determined, it became possible to perform a parametric analysis of the mathematical model of the conflict situation both in the search for an equilibrium solution and in the implementation of the arbitration scheme. The work is an extended and supplemented version of the report [2].

作者简介

E. Bogatov

National University of Science and Technology MISIS

Email: embogatov@inbox.ru
Staryi Oskol, Russia

N. Bogatova

National University of Science and Technology MISIS

编辑信件的主要联系方式.
Email: emejnik@gmail.com
Staryi Oskol, Russia

参考

  1. Безруков А.Б., Саитгараев С.С. Прикладная теория игр.- Челябинск: Челябинский гос. унив., 2001.
  2. Богатов Е.М., Богатова Н.Е. О применении методов теории игр к задаче распределения квот на вылов морских гидробионтов// В сб.: «Сборник материалов международной конференции КРОМШ2022».-Симферополь: ИТ «АРИАЛ», 2022.-C. 44.
  3. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах.- М.: Радио и связь, 1982.
  4. Древетняк К.В., Греков А.А., Ковалев Ю.А. и др. История решения вопроса по определению ключей распределения общего допустимого улова черного палтуса Баренцева моря// Вопросы рыболовства.- 2016.- 17, № 4.-С. 502-512.
  5. Зиланов В.К., Клочков Д.Н., Шибанов В.Н. Рыболовный Шпицберген// Рыбное хозяйство.- 2020.-№ 1. -С. 14-24.
  6. Колобашкина Л.В. Основы теории игр.- М.: Бином, 2011.
  7. Конюховский П.В., Малова А.С. Теория игр. -М.: Юрайт, 2019.
  8. Кремлев А.Г. Основные понятия теории игр. -Екатеринбург: Урал. унив., 2016.
  9. Оуэн Г. Теория игр. - М.: Едиториал УРСС, 2005.
  10. Петросян Л.А., Зенкевич Н.А., Шевкопляс Е.В. Теория игр. -СПб: БХВ-Петербург, 2014.
  11. Рогачев А.Ф., Скитер Н.Н., Плещенко Т.В. Разработка системы поддержки принятия решений для обоснования параметров эколого-экономических систем// Изв. Нижневолжск. агроуниверситет. комплекса: наука и высш. проф. обр.- 2012.- № 2.- С. 238-242.
  12. Gonzalez-Alcon C., Borm P., Hendrickx R. Nash equilibria in 2x2x2 trimatrix games with identical anonymous best-replies// Int. Game Theory Review. -2014.-16, № 4. -С. 1-11.
  13. Romanuke V. Pareto-efficient strategies in 3-person games played with staircase-function strategies// Commun. Combin. Optim. -2022.- 7, № 2.-С. 1-35.
  14. Selten R. Reexamination of the perfectness concept for equilibrium points in extensive games// Int. J. Game Theory.-1975.-№ 4. -С. 25-55.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».