Оценка средней временной выгоды для стохастической структурированной популяции

  • Юрий Викторович Мастерков
    • Владимирский государственный университет
  • Людмила Ивановна Родина
    • Владимирский государственный университет
    • Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
Ключевые слова: структурированная популяция, средняя временная выгода, оптимальная эксплуатация

Аннотация

Исследуются модели динамики эксплуатируемой популяции, заданные системой с импульсными воздействиями, зависящей от случайных параметров. Рассматривается структурированная популяция, состоящая из отдельных видов $x_1,\ldots,x_n,$ либо разделенная на $n$ возрастных групп. В частности, можно исследовать популяцию $n$ различных видов рыб, между которыми существуют отношения конкуренции за пищу или места обитания. Предполагаем, что при отсутствии эксплуатации развитие популяции задается системой дифференциальных уравнений $\dot x =f(x),$ а в моменты времени $kd,$ $d$ > $0$ извлекается некоторая случайная доля ресурса $\omega(k),$ $k=1,2,\ldots,$ что приводит к резкому (импульсному) уменьшению его количества. Процесс сбора можно контролировать таким образом, чтобы не добывать больше, чем необходимо, если доли извлеченного ресурса для одного или нескольких видов окажутся достаточно большими; это нужно для того, чтобы определенная часть ресурса сохранилась с целью увеличения размера следующего сбора. Для данной структурированной популяции в случае $n$ > $1$ получены оценки средней временной выгоды от добычи ресурса, выполненные с вероятностью единица. Описан способ добычи ресурса для режима сбора в долгосрочной перспективе, при котором постоянно сохраняется некоторая часть популяции, необходимая для ее дальнейшего восстановления.

Литература

1. Reed W.J. A stochastic model for the economic management of a renewable animal resource // Mathematical Biosciences. 1974. Vol. 22. P. 313-337.
https://doi.org/10.1016/0025-5564(74)90097-2
2. Gleit A. Optimal harvesting in continuous time with stochastic growth // Mathematical Biosciences. 1978. Vol. 41. Issues 1-2. P. 111-123.
https://doi.org/10.1016/0025-5564(78)90069-X
3. Reed W.J. Optimal escapement levels in stochastic and deterministic harvesting models // Journal of Environmental Economics and Management. 1979. Vol. 6. Issue 4. P. 350-363.
https://doi.org/10.1016/0095-0696(79)90014-7
4. Ryan D., Hanson F.B. Optimal harvesting of a logistic population in an environment with stochastic jumps // Journal of Mathematical Biology. 1986. Vol. 24. Issue 3. P. 259-277.
https://doi.org/10.1007/BF00275637
5. Weitzman M.L. Landing fees vs harvest quotas with uncertain fish stocks // Journal of Environmental Economics and Management. 2002. Vol. 43. Issue 2. P. 325-338.
https://doi.org/10.1006/jeem.2000.1181
6. Kapaun U., Quaas M.F. Does the optimal size of a fish stock increase with environmental uncertainties? // Environmental and Resource Economics. 2013. Vol. 54. Issue 2. P. 293-310.
https://doi.org/10.1007/s10640-012-9606-y
7. Hansen L.G., Jensen F. Regulating fisheries under uncertainty // Resource and Energy Economics. 2017. Vol. 50. P. 164-177.
https://doi.org/10.1016/j.reseneeco.2017.08.001
8. Jensen F., Frost H., Abildtrup J. Fisheries regulation: A survey of the literature on uncertainty, compliance behavior and asymmetric information // Marine Policy. 2017. Vol. 81. P. 167-178.
https://doi.org/10.1016/j.marpol.2017.03.028
9. Абрамова Е.П., Перевалова Т.В. Влияние случайного воздействия на равновесные режимы популяционной динамики // Известия Института математики и информатики Удмуртского государственного университета. 2020. Т. 55. С. 3-18.
https://doi.org/10.35634/2226-3594-2020-55-01
10. Родина Л.И. Оптимизация средней временной выгоды для вероятностной модели популяции, подверженной промыслу // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2018. Т. 28. Вып. 1. С. 48-58.
https://doi.org/10.20537/vm180105
11. Родина Л.И. Свойства средней временной выгоды в стохастических моделях сбора возобновляемого ресурса // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2018. Т. 28. Вып. 2. С. 213-221.
https://doi.org/10.20537/vm180207
Поступила в редакцию 2020-10-20
Опубликована 2020-11-20
Выпуск
Раздел
Математика
Страницы
41-49