Cas d’application

Sélection des méthodes de capture et recrutement stochastique dans les modèles économiques de la pêche

Les chercheurs en gestion des pêches font appel à Artelys Knitro pour élaborer des modèles de pêche structurés par classe d’âge intégrant des facteurs complexes, tout en combinant des considérations écologiques et économiques. Les résultats se traduisent par un modèle stochastique non linéaire performant, permettant de trouver le meilleur équilibre entre rentabilité économique et préservation des aspects écologiques.

Cas d’application

Sélection des méthodes de capture et recrutement stochastique dans les modèles économiques de la pêche

Sous-titre : challenges et résultats

Les écologistes ont constaté que la pêche agit comme une puissante force sélective provoquant des effets de troncature par classes d’âge qui déstabilisent les stocks pêchés et augmentent le risque d’effondrement de la population de poissons. Il a été démontré que l’activité de récolte a des effets de troncature des classes d’âge avec des conséquences potentiellement désastreuses sur le recrutement, la croissance et la stabilité de la population. Il est donc nécessaire d’analyser comment contrôler la pression de la pêche sur la population de poissons afin de limiter son impact.

Le choix raisonné des équipements de pêche est la principale méthode pour y parvenir, en particulier la taille du maillage maximale pour les filets maillants et la pêche au chalut. Malgré son importance, la prise en compte de ces facteurs dans les analyses économiques est particulièrement complexe. Les modèles de pêche structurés par âge, qui incluent la sélection des méthodes de capture et le recrutement stochastique, tiennent compte à la fois des aspects économiques (coûts de capture) et écologiques (taux de survie par âge) de la pêche.

Le modèle stochastique non linéaire complexe obtenu peut être résolu efficacement avec Artelys Knitro, permettant de maximiser la rentabilité de la récolte tout en incluant un grand nombre d’aspects écologiques.

Tutoriel

 

Vous n’êtes pas encore familier avec le domaine de l’optimisation non linéaire ? Dans ce tutoriel, nous vous présentons quelques exemples de problèmes non linéaires pour diverses applications. Vous y découvrirez notamment les méthodes de programmation non linéaire en utilisant le solveur Artelys Knitro dans un notebook Python, au travers de différents exemples.

Version d’essai

 

Obtenez votre licence d’essai gratuite et testez les performances d’Artelys Knitro sur vos problèmes d’optimisation mathématique. La version d’essai vous permettra d’accéder gratuitement à Artelys Knitro sans limitations pour une durée d’un mois ou avec contraintes pour une durée de six mois. Cette version d’essai inclue un service de support et maintenance.

Artelys Knitro: des performances sans pareilles

Meilleur solveur

non-linéaire

Depuis plusieurs années, Artelys Knitro s’est distingué dans les benchmarks indépendants, démontrant ainsi sa capacité à trouver des solutions optimales réalisables plus rapidement que les solveurs concurrents.

Support technique

L’équipe de support technique d’Artelys est constituée de consultants hautement qualifiés (niveau doctorat),  ayant une grande expérience dans la résolution de problèmes complexes et la mise en place de solutions d’optimisation à l’échelle de l’entreprise. Grâce à leur expertise, ils sauront vous guider sur la mise en place des fonctionnalités algorithmiques ou logicielles qui pourraient optimiser votre utilisation d’Artelys Knitro.

Mises à jour et nouvelles fonctionnalités 

L’équipe de développement travaille sans relâche afin de fournir deux nouvelles versions d’Artelys Knitro par an. Ces deux versions se basent sur des retours clients d’expériences et nous permettent d’améliorer notre solveur en s’assurant d’être toujours plus proche des besoins de nos utilisateurs. 

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