About existence of the limit to the average time profit in stochastic models of harvesting a renewable resource

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

We investigate population dynamics models given by difference equations with stochastic parameters. In the absence of harvesting, the development of the population at time points $k=1,2,\ldots$ is given by the equation $X(k+1)=f\big(X(k)\big),$ where $X(k)$ is amount of renewable resource, $f(x)$ is a real differentiable function. It is assumed that at times $k=1,2,\ldots$ a random fraction $\omega\in[0,1]$ of the population is harvested. The harvesting process stops when at the moment $k$ the share of the collected resource becomes  greater than a certain value $u(k)\in[0,1),$ in order to save a part of the population for reproduction and to increase the size of the next harvest. In this case, the share of the extracted resource is equal to $\ell(k)=\min\big\{\omega(k),u(k)\big\}, k=1,2,\ldots.$ Then the model of the exploited population has the form
X(k+1)=f((1-l(k) )X(k) ),k=1,2,...,
where $x(0)$ is the initial population size.
For the stochastic population model, we study the problem of choosing a control $\overline{u}=(u(1),\ldots,u(k),\ldots)$ that limits at each time moment $k$ the share
of the extracted resource and under which the limit of the average
time profit function
H(l¯,x(0))limnk=1nX(k)l(k), где l¯(l(1),,l(k),)
exists and can be estimated from below with probability one
by as a large number as possible.
If the equation $X(k+1)=f\big(X(k)\big)$ has a solution of the form $X(k)\equiv x^*,$
then this solution is called the equilibrium position of the equation.
For any $k=1,2,\ldots,$ we consider random variables $A(k+1,x)=f\bigl((1-\ell(k))A(k,x)\bigr),$ $B(k+1,x^*)=f\bigl((1-\ell(k))B(k,x^*)\bigr)$; here $A(1,x)=f(x),$  $B(1,x^*)=x^*.$
It is shown that when certain conditions are met, there exists a control $\overline{u}$
under which there holds the estimate of the average time profit
1mk=1mM(A(k,x)l(k))H(l¯,x(0))1mk=1mM(B(k,x*)l(k)),
where $M$ denotes the mathematical expectation.
In addition, the conditions for the existence of control $\overline{u}$ are obtained
under which there exists, with probability one, a positive limit to the
average time profit equal to
H(¯,x(0))=<br/>limkMA(k,x)(k)=<br/>limkMB(k,x*)(k).H(\overline{\ell},x(0)) =
\lim\limits_{k\to\infty} MA(k,x)\ell(k) =
\lim\limits_{k\to\infty} MB(k,x^*)\ell(k).

About the authors

Anastasia V. Chernikova

Vladimir State University

Author for correspondence.
Email: nastik.e@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-3930-0743

Post-Graduate Student, Functional Analysis and its Applications Department

Russian Federation, 87 Gorky St., Vladimir 600000, Russian Federation

References

  1. C.W. Clark, “Mathematical Bioeconomics”, Mathematical Problems in Biology. V. 2, Lecture Notes in Biomathematics, ed. S. Levin, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-New York, 1974, 29–45.
  2. B. Dennis, “Allee effects: population growth, critical density, and the chance of extinction”, Natural Resource Modeling, 3:4 (1989), 481–538.
  3. A.M. Parma, “Optimal harvesting of fish populations with non-stationary stock-recruitment relationships”, Natural Resource Modeling, 4:1 (1990), 39–76.
  4. A.O. Belyakov, V.M. Veliov, “On optimal harvesting in age-structured populations”, Dynamic Perspectives on Managerial Decision Making. V. 22: Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance, eds. H. Dawid, K. F. Doerner, G. Feichtinger, P. M. Kort, A. Seidl, Springer Cham, Switzerland, 2016, 149–166.
  5. А.В. Егорова, Л.И. Родина, “Об оптимальной добыче возобновляемого ресурса из структурированной популяции”, Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки, 29:4 (2019), 501–517. [A.V. Egorova, L.I. Rodina, “On optimal harvesting of renewable resource from the structured population”, The Bulletin of Udmurt University. Mathematics. Mechanics. Computer Science, 29:4 (2019), 501–517 (In Russian)].
  6. W.J. Reed, “The steady state of a stochastic harvesting model”, Mathematical Biosciences, 41:3-4 (1978), 273–307.
  7. R. Lande, S. Engen, B.E. Saether, Stochastic Population Dynamics in Ecology and Conservation, Oxford University Press, New York, 2003, 212 pp.
  8. S.J. Schreiber, M. Benaim, K.A.S. Atchadґe, “Persistence in fluctuating environments”, Journal of Mathematical Biology, 62:5 (2011), 655–683.
  9. O. Tahvonen, M.F. Quaas, R. Voss, “Harvesting selectivity and stochastic recruitment in economic models of age-structured fisheries”, Journal of Environmental Economics and Management, 92 (2018), 659–676.
  10. B. Yang, Y. Cai, K. Wang, W. Wang, “Optimal harvesting policy of logistic population model in a randomly fluctuating environment”, Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 526 (2019), Article ID 120817.
  11. A. Hening, K.Q. Tran, T.T. Phan, G. Yin, “Harvesting of interacting stochastic populations”, Journal of Mathematical Biology, 79:2 (2019), 533–570.
  12. Л.И. Родина, “Об одной стохастической модели сбора возобновляемого ресурса”, Вестник российских университетов. Математика, 23:124 (2018), 685–695. [L.I. Rodina, “About one stochastic harvesting model of a renewed resourse”, Russian Universities Reports. Mathematics, 23:124 (2018), 685–695 (In Russian)].
  13. А.А. Родин, Л.И. Родина, А.В. Черникова, “О способах эксплуатации популяции, заданной разностным уравнением со случайными параметрами”, Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки, 32:2 (2022), 211–227. [A.A. Rodin, L.I. Rodina, A.V. Chernikova, “On how to exploit a population given by a difference equation with random parameters”, The Bulletin of Udmurt University. Mathematics. Mechanics. Computer Science, 32:2 (2022), 211–227 (In Russian)].
  14. T. Upmann, S. Behringer, “Harvesting a remote renewable resource”, Theoretical Ecology, 13:4 (2020), 459–480.
  15. M. Liu, “Optimal Harvesting of Stochastic Population Models with Periodic Coefficients”, Journal of Nonlinear Science, 32:2 (2022), 1–14.
  16. Л.И. Родина, “Оптимизация средней временной выгоды для вероятностной модели популяции, подверженной промыслу”, Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки, 28:1 (2018), 48–58. [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)].
  17. Л.И. Родина, “Свойства средней временной выгоды в стохастических моделях сбора возобновляемого ресурса”, Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки, 28:2 (2018), 213–221. [L.I. Rodina, “Properties of average time profit in stochastic models of harvesting a renewable resource”, The Bulletin of Udmurt University. Mathematics. Mechanics. Computer Science, 28:2 (2018), 213–221 (In Russian)].
  18. А.Н. Ширяев, Вероятность-1, Наука, М., 1989. [A.N. Shiryaev, Probability-1, Nauka Publ., Moscow, 1975 (In Russian)].
  19. Ю.М. Свирежев, Д.О. Логофет, Устойчивость биологических сообществ, Наука, М., 1978. [Yu.M. Svirezhev, D.O. Logofet, Stability of Biological Communities, Nauka Publ., Moscow, 1978 (In Russian)].
  20. B. Феллер, Введение в теорию вероятностей и ее приложения, 2, Мир, М., 1984. [V. Feller, Introduction to Probability Theory and its Applications, 2, Mir Publ., Moscow, 1984 (In Russian)].

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».