Задачи оптимального периодического сбора ресурса для моделей популяций, заданных разностными уравнениями

Обложка
  • Авторы: РОДИНА Л.И.1,2, ХАММАДИ А.Х.3, ЧЕРНИКОВА А.В.1
  • Учреждения:
    1. ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»
    2. ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС»
    3. Университет Аль-Кадисия
  • Выпуск: Том 30, № 151 (2025)
  • Страницы: 255-266
  • Раздел: Научные статьи
  • URL: https://journals.rcsi.science/2686-9667/article/view/326472
  • ID: 326472

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматриваются модели однородных или структурированных (по виду, возрасту или иному признаку) популяций, динамика которых при отсутствии эксплуатации задана системой разностных уравнений
$x(k+1) = F\big(k, x(k)\big),$\!
где $x(k) = \big(x_1(k), \ldots, x_n(k)\big),$ $x_i(k),$ $i=1,\ldots,n$~--- численность $i$-го вида или возрастного класса популяции в момент времени $k=0,1,2,\ldots;$ $F(k,x)=\bigl(F_1(k,x), \ldots, F_n(k,x)\bigr),$ $F_i(k,x)$~--- вещественные функции, которые определены и непрерывны на множестве $\mathbb{R}^n_+ \doteq\big\{x\in\mathbb{R}^n : x_1\geqslant0, \ldots, x_n\geqslant0\big\}.$

Предполагается, что в моменты времени $k=1, 2, \ldots$ популяция подвержена промысловому воздействию $u(k)=(u_1(k),\ldots,u_n(k))\in[0, 1]^n.$ Тогда исследуется модель эксплуатируемой популяции, заданной системой разностных уравнений
$X(k+1) = F\bigl(k,(1-u(k))X(k)\bigr), \quad k=1, 2, \ldots,$
где $X(k)=\big(X_1(k), \ldots, X_n(k)\big),$
$(1-u(k))X(k)=\big((1-u_1(k))X_1(k),\ldots,(1-u_n(k))X_n(k)\big),$ $X_i(k)$ и ${(1-u_i(k))X_i(k)}$~---
количество ресурса $i$-го вида до и после сбора в момент $k$ соответственно, $i=1,\ldots,n.$

Исследуется задача оптимального сбора возобновляемого ресурса на неограниченном промежутке времени при периодическом режиме эксплуатации, при
котором достигаются наибольшие значения характеристик сбора. Первая из таких характеристик~--- средняя временная выгода, заданная пределом при
$k\to\infty$ среднего арифметического стоимости ресурса за $k$ сборов. Другая~--- эффективность сбора, равная пределу при $k\to\infty$
отношения стоимости ресурса, полученной за $k$ сборов, к сумме приложенных для этого управлений (усилий сбора). Результаты работы проиллюстрированы
на примерах однородной эксплуатируемой популяции, заданной дискретным логистическим уравнением, и структурированной популяции, состоящей из двух видов.

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

Алаа Хуссейн ХАММАДИ

Университет Аль-Кадисия

Email: alaa.hammadi@qu.edu.iq
ORCID iD: 0000-0003-1740-1145

кандидат физико-математических наук, преподаватель

Ирак, 58001, Ирак, г. Аль-Дивания, ул. Вавилония, 29

Анастасия Владимировна ЧЕРНИКОВА

ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

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

кандидат физико-математических наук, старший преподаватель кафедры функционального анализа и его приложений

Россия, 600000, Российская Федерация, г. Владимир, ул. Горького, 87

Список литературы

  1. A.S. Ackleh, S.R.J. Jang, “A discrete two-stage population model: continuous versus seasonal reproduction”, Journal of Difference Equations and Applications, 13:4 (2007), 261–274.
  2. К.В. Шлюфман, Г.П. Неверова, Е.Я. Фрисман, “Динамические режимы модели Рикера с периодически изменяющимся мальтузианским параметром”, Нелинейная динамика, 13:3 (2017), 363–380.
  3. M. Fan, K. Wang, “Optimal harvesting policy for single population with periodic coefficients”, Mathematical Biosciences, 152:2 (1998), 165–178.
  4. L. Dong, L. Chen, L. Sun, “Optimal harvesting policies for periodic Gompertz systems”, Nonlinear Analysis: Real World Applications, 8:2 (2007), 572–578.
  5. M. Liu, “Optimal harvesting of stochastic population models with periodic coefficients”, Journal of Nonlinear Science, 32:23 (2022), 23.
  6. Г.П. Неверова, Р.Г. Xлебопpоc, Е.Я. Фрисман, “Влияние эффекта Олли на динамику популяций c сезонным характером размножения”, Биофизика сложных систем, 62:6 (2017), 1174–1184.
  7. Е.В. Ашихмина, Ю.Г. Израильский, “Оптимизации промысла популяций при циклическом изменении лимитирующих рост численности факторов среды”, Информатика и системы управления, 2(20) (2009), 11–18.
  8. A.O. Belyakov, V.M. Veliov, “On optimal harvesting in age-structured populations”, Dynamic Perspectives on Managerial Decision Making: Essays in Honor of Richard F. Hartl, Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance, 22, eds. H. Dawid, K. F. Doerner, G. Feichtinger, P. M. Kort, A. Seidl, 2016, 149–166.
  9. А.А. Давыдов, Д.А. Мельник, “Оптимальные состояния распределенных эксплуатируемых популяций с периодическим импульсным отбором”, Труды Института математики и механики УрО РАН, 27, 2021, 99–107.
  10. Е.О. Бурлаков, В.А. Ярема, “О задачах импульсного управления, возникающих при разработке автоматизированных систем контроля численности вредителей в тепличных комплексах”, Вестник российских университетов. Математика, 29:148 (2024), 381–390.
  11. L.I. Rodina, A.V. Chernikova, “Problems of optimal resource harvesting for infinite time horizon”, Journal of Mathematical Sciences, 270:4 (2023), 609–623.
  12. Л.И. Родина, А.В. Черникова, “Об оптимальной добыче возобновляемого ресурса на бесконечном промежутке времени”, Труды Института математики и механики УрО РАН, 29:1 (2023), 167–179.
  13. А.В. Черникова, “О существовании предела средней временной выгоды в вероятностных моделях сбора возобновляемого ресурса”, Вестник российских университетов. Математика, 27:140 (2022), 386–404.
  14. 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.
  15. А.Н. Шарковский, С.Ф. Коляда, А.Г. Сивак, В.В. Федоренко, Динамика одномерных отображений, Наукова думка, Киев, 1989, 216 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».