李文霞,雒志学
近年来,许多学者对单种群生长规律的生物模型进行了研究,并得到了许多有意义的结果.文献[1,2]分别研究了含Allee 效应经典的Logistic 模型的开发与优化,文献[3]研究了单种群模型的最优捕获策略.文献[4]研究了具有Allee 效应的种群的优化管理.文献[5]对Logistic 模型进行了推广,得到了广义Logistic 模型.文献[6]探讨了广义Logistic 模型
的优化开发.文献[7]中研究了具有常数捕获率的广义Logistic 模型在含Allee 效应的情况下的定量开发.
大量事实证明,许多物种被报道具有Allee效应,如植物[8]、海洋无脊椎动物[9]、哺乳动物[10]等.因此,对于很多种群,尤其是那些濒危的哺乳类动物,其种群密度稀疏,更容易受Allee效应影响.所以,考虑具有Allee 效应的种群更具有实际意义.另外,在实际问题中,人们要充分利用资源,于是对资源进行开发,而且存在过度开发现象.
本文考虑具有Allee 效应的广义Logistic 模型的线性捕获优化问题,不仅克服了文献[7]中常数捕获率的局限性,而且考虑最优捕获问题,寻求最优捕获策略,维持生态平衡,使生物资源可持续发展.
我们假设捕获与种群密度和捕获努力度成正比,即h(x)= Eqx.E 为捕获努力度,q 为捕获能力系数,为正常数,为运算方便,不妨令q=1.我们研究如下模型
其中:r 为种群的固有增长率,k 为环境容纳量,x(t)为t 时刻的鱼群数量,v >-1,0 <m <k,E >0,r >0.
我们首先研究系统正平衡点的存在性及稳定性问题.
1)当v=0 时,系统(2)可变形为
证明:该定理易证明,故在此省略其证明.
且x=x1*不稳定,x=x2*稳定,稳定域Ω=当时,系统(3)无正平衡点.
故x1*>0,x2*>0,于是(3)可变形为
由(4)知,当0 <x <x*1时当x1*<x <时,当x >x2*时,故x1*不稳定,x*2稳定.稳定域当E时,
故x*1<0,x*2<0.即系统(3)无正平衡点.
2)当v ≠0 时,系统(2)变为
令
①当-1 <v <0 时,定理证明完毕.
定理3 Ⅰ.当E=E1时,(6)有唯一的正平衡点
且x*半稳定,稳定域当E=E2时,(6)无正平衡点.
Ⅱ.当0 <E <E1时,(6)有两个正平衡点x1*,x2*,且x1*不稳定,x2*稳定,稳定域Ω=
其中:
证明
当-1 <v <0 时,(2 +2r)v2+(2 +2r)v +1 >0 恒成立,故(7)式小于0,即又由于E1<E2,所以r + E1v >0,r + E2v >0.
(Ⅰ)当E=E1时,(6)有唯一的正平衡点(5)可变形为
又由于
其中,Q*(-1)表示v=- 1 时Q*的值,则x*故x*半稳定,稳定域
当E=E2时,,故(6)无正平衡点.
(Ⅱ)由于0 <E <E1,(6)有两个正平衡点,经比较可得可变形为
当0 <x <x*1时,当x1*<x <x2*时,当时,;当x >时,故x1*不稳定,x2*稳定,稳定域
②当v >0 时,定理证明完毕.
类似定理3 的证明方法,易得下面定理
且x*半稳定,稳定域当E=E2时,(7)无正平衡点.
Ⅱ.当E >E2或0 <E <E1时,(6)有两个正平衡点x*1,x*2,且x*1不稳定,x*2稳定,稳定Ω(其中,E1,E2,x*1,x*2同定理3)
下面我们考虑最大可承受产量.
再令-vx2-2kx +k2+mk +vkm=0,解得x1=其中θ
1)当v >0 时,x1<0 舍去,则
2)当-1 <v <0 时,由于mv2+ (k + m)v<0,故x2也大于0,若取
若
显然EMSY1>EMSY2,HMSY1>HMSY2,所以EMSY=EMSY1,HMSY=HMSY1.
1.1 浅层学习与“深度学习”的区别 高中生物学具有概念多、理解难,理论多、实践难的学科困境。笔者曾在高中生物学教学课堂中进行问卷调查,分析发现浅层学习在教学中还有一定的市场。较多的教师和学生将生物学当成文科看待,认为生物学凭记忆就能得高分,背诵默写成为部分课堂教学的常态。课堂上学生成为速记员和听众,被动接受知识,学习过程缺少反思,长此以往,会导致学生思维方式的僵化,学生的生物学学科素养就会低下。
令-2kx + k2+ mk=0,得故
最后我们讨论该模型的最优捕获策略.
在实际问题中,我们想寻求一个最优捕获强度E**,从而得到一个最优平衡种群规模,使目标泛函取得最大值.这里,我们取λ(x,E,t)= PEx-aE,其中P 表示市场价格,a 表示成本价格,λ 表示单位时间内的纯收益,δ 是贴现率.那么对种群的最优捕获问题即转化为如下的最优控制问题:
由最大值原理,作Hamilton 函数
其中,λ 为伴随变量
由于H 关于变量E 是线性的,则其最优控制为bang-bang 奇异控制.根据Pontryagins 最大值原理有:
可得
由(12)式可得
由(14)式、(15)式可求出
将(16)式代入(17)式中,可得最优捕获强度:
从本文的研究结果可以看出,在广义Logistic模型中引入Allee 效应更具有实际意义.其次,研究最优捕获问题更利于资源的保护和利用.它比较接近现实应用.
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