地中海鲨鱼问题Word下载.docx
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1914
1915
1916
1917
1918
百分比
11.9
21.4
22.1
21.2
36.4
1919
1920
1921
1922
1923
27.3
16.0
15.9
14.8
19.7
他无法解释这个现象，于是求助于著名的意大利数学家V.Volterra，希望建立一个食饵—捕食系统的数学模型，定量地回答这个问题.
为了解释这一问题，通过建立一个食饵—捕食系统的数学模型，定量地回答这个问题.，给出一个合理又具有说服力和可实际操作的的答案或方案！
以供现实生产，捕捞的指导与借鉴！
二、模型假设
1.食饵由于不是者的存在使增长率降低，假设降低的程度与捕食者数量成正比；
2.捕食者由于食饵为它提供食物作用使其死亡率降低或使之增长，假定增长的程度与食饵数量成正比；
三、符号说明
食饵在t时刻的数量
捕食者在t时刻的数量
食饵独立生存时的增长率
捕食者独自存在时的死亡率
捕食者掠取食饵的能力
食饵对捕食者的供养能力
e
捕获能力系数
四、问题分析
第一次世界大战期间,地中海各港口捕获的几种鱼类捕获量百分比的资料中，发现鲨鱼等的比例有明显增加，而供其捕食的食用鱼的百分比却明显下降.显然战争使捕鱼量下降，食用鱼增加，鲨鱼等也随之增加。
战争结束后，因为渔民开始打渔，所以鱼类的黄金生长期开始受到威胁。
虽然鱼类的繁殖和生长符合达尔文的自然选择学说，而且它不会肆意的疯长，但总会有天敌和种群内面的竞争而被淘汰一部分，而实现优胜略汰的目的，实现种群的优质成长和发展。
战争使得捕鱼量下降，所以食饵与鲨鱼数量产生了变化，因此，我们进行数据分析与整理，对鲨鱼比例的明显变化现象给出合理的问题分析以及合理的问题解释。
五、模型的建立与求解
模型
（一）不考虑人工捕获
该模型反映了在没有人工捕获的自然环境中食饵与捕食者之间的制约关系，没有考虑食饵和捕食者自身的阻滞作用，是Volterra提出的最简单的模型.
设食饵者和捕食者的初始数量分别为：
对于数据
t的终值经试验后确定为15。
针对一组具体的数据用matlab软件进行计算，使用matlab函数库中专门用于求解微分方程的功能函数——ode45，做出数值计算，求解方程。
并画出食饵和捕食者随时间变化的关系图。
图像如下：
与的曲线
相轨线x（t）的图形
两个关系图的简要说明：
对于图形“与的曲线”的解释：
对于食饵增多，则鲨鱼易于取食，所以鲨鱼数量增加；
然而，由于鲨鱼数量的增多而需要食用更多的食饵，可是食饵的数量正在下降，则鲨鱼进入了饥饿的状态而使得鲨鱼的数量急剧下降，这时部分食饵得以存活，所以食饵数量回升；
随着捕食者和被捕食者的关系，食饵与鲨鱼的数量交替增减，它们的数量进入无休止的循环，成为了生物圈中的动态平衡。
模型
（二）考虑人工捕获
设表示捕获能力的系数为e，相当于食饵的自然增长率由r1降为r1-e，捕食者的死亡率由r2增为r2+e
仍取
设战前捕获能力系数e=0.3,战争中降为e=0.1,则战前与战争中的模型分别为:
并画出战争中的鲨鱼与战争前的鲨鱼比例变化的图像。
对图像的简要分析:
观察上图可以明显得出，战争中的鲨鱼的曲线位于战争前鲨鱼曲线之上，即得出结论：
战争中鲨鱼的比例比战前高！
六、模型评价
1.模型考虑的因素合理。
本文模型针对战争前、战争期间鲨鱼（捕食者）与食用鱼（食饵）在自然条件和存在人工捕获条件两方面因素而建立的。
2.模型约束的合理性。
本文参考了不少文献，对鲨鱼（捕食者）与食用鱼（食饵）之间的关系以及鲨鱼（捕食者）自身在战争前、战争期间的关系作全面而准确的探讨，给出了一系列合理的约束。
3.由于在收集数据方面所掌握的信息很不全，因此，模型的求解难免会有误差。
4.对于所掌握的数据，在满足约束的条件下，采用matlab软件进行处理，对鲨鱼与食饵之间的关系以及鲨鱼自身在战争前、战争期间的关系进行预测。
5.建立模型时，并没有考虑到所有影响鲨鱼与食饵之间的关系以及鲨鱼自身在战争前、战争期间的关系的因素，例如天气因素等等。
6.由此模型我们可以知道两个相互竞争种群之间的矛盾与联系，了解他们的关系有利于人类进行打捞计划。
七、参考文献
[1]姜启源、谢金星、叶俊，数学模型（第3版），高等教育出版社。
[2]李大潜、姜启源、唐云、叶其孝，中国大学生数学建模竞赛（第2版），高等教育出版社。
[3]杨俊，数学建模简明教程，安徽大学出版社。
[4]谢金星，优化建模与LINGO软件（第2版），清华大学出版社。
[5]解可新，最优化方法，天津大学出版社，1997.1。
[6]曹振华，随机数学基础，高等教育出版社，北京，2009。
[7]谢金星，优化建模与Lingo/Lindo软件，北京，清华大学出版社。
附录
模型一：
%matlabm-文件
functiondx=shayu_1（t,x）
a=1;
b=0.1;
c=0.5;
d=0.02;
dx=zeros（2,1）;
dx
（1）=x
（1）*（a-b*x
（2））;
%aisrateofincrease£
¬
bishuntingability.
dx
（2）=x
（2）*（-c+d*x
（1））;
%cismortality,dissupport.
End
%matlab脚本文件
clc;
clearall
ts=0:
0.1:
15;
x0=[25,2];
[t,x]=ode45（'
shayu_1'
ts,x0）;
figure
（1）,plot（t,x（:
1）,t,x（:
2）,'
*'
）;
xlabel（'
time'
ylabel（'
amount'
holdon
gridon
figure
（2）,plot（x（:
1）,x（:
r-'
thefoodofamount'
thepredatorofamount'
模型二：
%matlabm-文件shark1
functiondx=shark1（t,x）
dx
（1）=x
（1）*（0.7-0.1*x
（2））;
dx
（2）=x
（2）*（-0.8+0.02*x
（1））;
end
%matlabm-文件shark2
functiondx=shark2（t,x）
dx
（1）=x
（1）*（0.9-0.1*x
（2））;
dx
（2）=x
（2）*（-0.6+0.02*x
（1））;
15;
x0=[252];
shark1'
plot（t,x（:
2）./（x（:
1）+x（:
2））,'
）
title（'
人工捕获对鲨鱼比例的影响'
时间（t）'
鲨鱼的比例'
shark2'
2）））
legend（'
prewar'
'
combat'
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