Problems of optimal periodic resource harvesting for population models described by difference equations

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

We consider models of homogeneous or structured (by type, age, or other charac\-te\-ris\-tic) populations, the dynamics of which, in the absence of exploitation, is given by a system of difference equations
$x(k+1) = F\big(k, x(k)\big),$
where $x(k) = \big(x_1(k), \ldots, x_n(k)\big),$ $x_i(k),$\linebreak $i=1,\ldots,n$ is the amount of the $i$-th type or age class of the population at a time\linebreak $k=0,1,2,\ldots;$ $F(k,x)=\bigl(F_1(k,x), \ldots, F_n(k,x)\bigr),$ $F_i(k,x)$ are real functions that are defined and continuous on the set$\mathbb{R}^n_+ \doteq\big\{x\in\mathbb{R}^n : x_1\geqslant0, \ldots, x_n\geqslant0\big\}.$

It is assumed that at times $k=1, 2, \ldots$ the population is exposed to harvesting $u(k)=(u_1(k),\ldots,u_n(k))\in[0, 1]^n.$ Then the model of the exploited population is investigated, given by a system of difference equations
<br/>X(k+1)=F\bigl(k,(1-u(k))X(k)\bigr),  k=1,2,,<br/>
X(k+1) = F\bigl(k,(1-u(k))X(k)\bigr), \quad k=1, 2, \ldots,

where $X(k)=\big(X_1(k),\ldots,X_n(k)\big),$ $(1-u(k))X(k)=\big((1-u_1(k))X_1(k),\ldots,(1-u_n(k))X_n(k)\big),$ $X_i(k)$ and
$(1-u_i(k))X_i(k)$ is the amount of the resource of the $i$ type before and after harvesting at the time $k$ respectively, $i=1,\ldots,n.$

The problem of optimal harvesting of a renewable resources for an unlimited period of time under periodic operation mode, in which the highest values of collection characteristics are achieved, is investigated. The first of these characteristics is the average time profit given by the limit at $k\to\infty$ of the arithmetic mean of the cost of the resource over $k$ harvesting. Another characteristic is the harvesting effciency equal to the limit at $k\to\infty$ of the ratio of the cost of the resource gathered in $k$ harvestings to the amount of applied control (collection efforts). The results of the work are illustrated by examples of a homogeneous exploited population, given by a discrete logistic equation, and a structured population of two species.

About the authors

Lyudmila I. RODINA

Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs; National University of Science and Technology “MISIS”

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

Doctor of Physics and Mathematics, 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

Alaa H. HAMMADI

University of Al-Qadisiyah

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

Candidate of Physics and Mathematics, Lecturer

Iraq, 29 Babilon St., Al Diwaniyah 58001, Iraq

Anastasia V. CHERNIKOVA

Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs

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

Candidate of Physics and Mathematics, Senior Lecturer of the Functional Analysis and its Applications Department

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

References

  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. K.V. Shlufman, G.P. Neverova, E.Ya. Frisman, “Dynamic modes of the Ricker model with periodic Malthusian parameter”, Russian Journal of Nonlinear Dynamics, 13:3 (2017), 363–380 (In Russian).
  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. G.P. Neverova, R.G. Khlebopros, E.Y. Frisman, “The Allee effect in population dynamics with a seasonal reproduction pattern”, Biophysics, 62:6 (2017), 967–976.
  7. E.V. Ashikhmina, Yu.G. Izrailsky, “Harvest optimization for population, when environment conditions limiting population growth change cyclically”, Informatika i Sistemy Upravleniya, 2(20):2 (2009), 11–18 (In Russian).
  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. A.A. Davydov, D.A. Melnik, “Optimal states of distributed exploited populations with periodic impulse harvesting”, Proc. Steklov Inst. Math., 315:suppl. 1 (2021), S81–S88.
  10. E.O. Burlakov, V.A. Yarema, “On impulse control problems arising in automatization of pests control in greenhouses”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 29:148 (2024), 381–390 (In Russian).
  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. L.I. Rodina, A.V. Chernikova, “On infinite-horizon optimal exploitation of a renewable resource”, Trudy Instituta Matematiki i Mekhaniki UrO RAN, 29:1 (2023), 167–179 (In Russian).
  13. A.V. Chernikova, “About existence of the limit to the average time profit in stochastic models of harvesting a renewable”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 27:140 (2022), 386–404 (In Russian).
  14. A.V. Egorova, L.I. Rodina, “On optimal harvesting of renewable resource from the structured population”, Vestnik Udmurtskogo Universiteta. Matematika. Mekhanika. Komp’yuternye Nauki, 29:4 (2019), 501–517 (In Russian).
  15. A.N. Sharkovsky, S.F. Kolyada, A.G. Sivak, V.V. Fedorenko, Dynamics of One-Dimensional Maps, Naukova Dumka, Kiev, 1989 (In Russian), 216 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».