Solve the Aquaculture Imbalance Problem between Supply and Demand via Extending GMRA
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture, as a vital component of the fisheries industry, is assuming an increasingly significant role in meeting the growing global demand for aquatic products. However, the allocation of aquaculture resources has become increasingly complex. Overproduction of a single species can lead to market oversupply, resulting in sharp price declines and substantial profit losses for fishermen. The Environment - Classes, Agents, Roles, Groups, and Objects (E-CARGO) model has shown strong potential in addressing such socio-economic problems. This study extends the Group Multirole Allocation (GMRA) model to formalize and address the Aquaculture Imbalance Problem between Supply and Demand (AISDP). The objective is to maximize total profit while considering market demand, disaster risk, and the potential for oversupply. Extensive simulation experiments reveal that the maximum total profit does not occur at the threshold, but rather beyond it—meaning that even though the unit price decreases, total profit can still be increased by further increasing the stocking quantity. Furthermore, the results suggest that fishermen should select the regulatory parameter based on real-world market dynamics and their risk tolerance. This enables aquaculture enterprises to adopt optimal, diversified decision-making strategies aligned with resource availability and strategic development goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».