Utilisation de la programmation dynamique dans la modélisation de la pêcherie de la sardine au Maroc

Dynamic Programming and the Moroccan Sardine Fishery System

¹ Université Mohammed V, Faculté des Sciences, Département de Mathématiques et Informatique BP 1014 Rabat, Maroc ; abbad@fsr.ac.ma.
² Institut National de Statistique et d'Économie Appliquée, Rabat, Maroc ; abdallaoui@insea.ac.ma.

Reçu : 12 Juillet 2001

Résumé

Dans cet article on modélise le système de la pêche de la sardine au Maroc par la méthode de la programmation dynamique. On montre comment les éléments de la programmation dynamique tels que les étapes, états et actions sont utilisés. Le modèle proposé calcule la quantité de sardine à pêcher durant chaque saison de pêche dans le but de maximiser la récolte totale sur un certain nombre de périodes. Des tests, dans le cas déterministe, sont présentés et leurs résultats montrent que l'approche proposée est prometteuse. Notre modèle peut répondre à des problèmes intéressants tels que l'impact d'introduction de nouvelles technologies de pêche, et la détermination des meilleures périodes et dates du repos biologique. Ceci peut être fait par une analyse paramétrique des données appropriées du modèle. Enfin, on mentionne des données sensibles à la validité du modèle et qui nécessitent un traitement spécial.

Abstract

In this paper we use the dynamic programming approach to model the Moroccan sardine fishery system. We show how the elements of the dynamic programming method such as steps, states and actions are used. The proposed model determines the harvest quantity of sardine in each fishing season in order to maximize the total yield over some definite periods. Some numerical tests of the model, in the deterministic case, are presented and their results show that the approach used is promising. Besides determining the optimal harvest policy, our model can address many important issues such as the impacts of introducing new fishery technologies and finding the best dates and periods of the biological break. This can be done by parametric analysis of the appropriate data of the model. Finally, some data are revealed to be crucial to the model validity and require special attention