Assistant professor of Department of Mathematical Modeling, Computer Technologies and Information Security
Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Assistant professor of Department of Probability Theory and Cyber Security
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Chief Researche
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor of Department of Mathematical Modeling, Computer Technologies and Information Security
Theanalysisoftrajectorydynamicsandthesolutionofoptimizationproblemsusingcomputermethods are relevant areas of research in dynamic population-migration models. In this paper, four-dimensional dynamic models describing the processes of competition and migration in ecosystems are studied. Firstly, we consider a modification of the “two competitors-two migration areas” model, which takes into account uniform intraspecific and interspecific competition in two populations as well as non-uniform bidirectional migration in both populations. Secondly, we consider a modification of the “two competitors-two migration areas” model, in which intraspecific competition is uniform and interspecific competition and bidirectional migration are non-uniform. For these two types of models, the study is carried out taking into account the variability of parameters. The problems of searching for model parameters based on the implementation of two optimality criteria are solved. The first criterion of optimality is associated with the fulfillment of such a condition for the coexistence of populations, which in mathematical form is the integral maximization of the functions product characterizing the populations densities. The second criterion of optimality involves checking the assumption of the such a four-dimensional positive vector existence, which will be a state of equilibrium. The algorithms developed on the basis of the first and second optimality criteria using the differential evolution method result in optimal sets of parameters for the studied population-migration models. The obtained sets of parameters are used to find positive equilibrium states and analyze trajectory dynamics. Using the method of constructing self-consistent one-step models and an automated stochastization procedure, the transition to the stochastic case is performed. The structural description and the possibility of analyzing two types of populationmigration stochastic models are provided by obtaining Fokker-Planck equations and Langevin equations with corresponding coefficients. Algorithms for generating trajectories of the Wiener process, multipoint distributions and modifications of the Runge-Kutta method are used. A series of computational experiments is carried out using a specialized software package whose capabilities allow for the construction and analysis of dynamic models of high dimension, taking into account the evaluation of the stochastics influence. The trajectory dynamics of two types of population-migration models are investigated, and a comparative analysis of the results is carried out both in the deterministic and stochastic cases. The results can be used in the modeling and optimization of dynamic models in natural science.
Анализ траекторной динамики и решение задач оптимизации с применением компьютерных методов относится к актуальным направлениям исследования динамических популяционномиграционных моделей. В настоящей работе изучаются четырехмерные динамические модели, описывающие процессы конкуренции и миграции в экосистемах. Во-первых, мы рассматриваем модификацию модели «два конкурента - два ареала миграции», в которой учитывается равномерная внутривидовая и межвидовая конкуренция в двух популяциях, а также неравномерная двунаправленная миграция обеих популяций. Во-вторых, мы рассматриваем модификацию модели «два конкурента - два ареала миграции», в которой внутривидовая конкуренция является равномерной, а межвидовая конкуренция и двунаправленная миграция являются неравномерными. Для указанных двух типов моделейисследованиепроводитсясучетомвариативностипараметров.Решенызадачипоискамодельных параметров на основе реализации двух критериев оптимальности. Первый критерий оптимальности связан с выполнением такого условия сосуществования популяций, которое в математической форме представляет собой максимизацию интеграла от произведения функций, характеризующих плотности популяций. Второй критерий оптимальности включает в себя проверку предположения о существовании такого четырехмерного положительного вектора, который будет являться состоянием равновесия. Результатом работы алгоритмов, разработанных на основе первого и второго критериев оптимальности с применением метода дифференциальной эволюции, являются оптимальные наборы параметров изучаемых популяционно-миграционных моделей. Полученные наборы параметров используются для нахождения положительных состояний равновесия и для анализа траекторной динамики. С помощью метода построения самосогласованных одношаговых моделей и автоматизированной процедуры стохастизации выполнен переход к стохастическому случаю. Структурное описание и возможность анализа двух типов популяционно-миграционных стохастических моделей обеспечиваются получением уравнений Фоккера-Планка и уравнений в форме Ланжевена с соответствующими коэффициентами. Использованы алгоритмы генерирования траекторий винеровского процесса и многоточечных распределений и модификации метода Рунге-Кутты. Проведена серия вычислительных экспериментов с применением специализированного программного комплекса, возможности которого позволяют выполнять построение и анализ динамических моделей высокой размерности с учетом оценки влияния стохастики. Исследована траекторная динамика двух типов популяционно-миграционных моделей и выполнен сравнительный анализ результатов как в детерминированном, так и в стохастическом случае. Результаты могут найти применение в задачах моделирования и оптимизации динамических моделей естествознания.