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      一類帶有擴散和擾動的n-patch 捕食食餌模型正平衡點的穩(wěn)定性分析

      2015-05-25 03:24:12白旭亞
      大慶師范學院學報 2015年3期
      關鍵詞:食餌捕食者平衡點

      王 彥,高 揚,趙 微,白旭亞,許 潔

      (1.大慶師范學院 教師教育學院,黑龍江 大慶163712;2.吉林化工學院 理學院,吉林132000)

      0 引言

      網絡化思想近年得到廣泛研究與應用.例如,多智主體系統(tǒng)可以看作為復雜網絡系統(tǒng)[1-3];神經網絡系統(tǒng)也是一種復雜網絡系統(tǒng)[4-6]。

      網絡的數學描述是一個由頂點和有向弧連結而成的有向圖.在每個頂點,局部動力學性質由頂點系統(tǒng)構成的微分方程給出.有向弧暗示了頂點系統(tǒng)間的相互連結和相互作用。

      近來,Shuai Zhisheng 等人在參考文獻[7]中研究基于網絡考慮微分方程的耦合系統(tǒng)的正平衡點的全局穩(wěn)定問題。他們使用圖論理論,得到了基于網絡的大量耦合系統(tǒng)的全局穩(wěn)定Lyapunov 定理。文獻[7]的創(chuàng)新之處在于作者把圖論和網絡方法應用于n-patch 捕食食餌模型正平衡點的穩(wěn)定性分析中。Shuai Zhisheng 等人研究了如下n-patch 捕食食餌模型:

      這里xi,yi表示捕食者和食餌在第i 個patch 上的密度。模型參數bi,δi是非負常數,參數ei,εi是正常數。常數表示食餌從斑塊j 到斑塊i 的擴散率。常數依據不同的邊界條件選出。此模型的特點是要求捕食者含有擴散,而食餌之間沒有擴散。

      本文研究具有n-patch(n 個斑塊)的捕食食餌系統(tǒng)正平衡點的穩(wěn)定性問題。我們推廣模型(1)為如下模型:

      這里xi,yi表示捕食者和食餌在第i 個patch 上的密度。模型參數bi,δi是非負未知常數,滿足:bi=b0i+設參數ei,εi是正常數。常數表示食餌從斑塊j 到斑塊i 的擴散率。常數依據不同的邊界條件選出。

      1 主要結論

      本節(jié)考慮食餌含有擴散項的n-patch 捕食食餌模型(2)。我們把系統(tǒng)(2)看成一個基于網絡的耦合系統(tǒng).使用參考文獻[7]的方法,建立系統(tǒng)(2)的正平衡點全局漸近穩(wěn)定的Lyapunov 定理。

      如下定理成立:

      定理1 若如下條件成立:

      (2)存在正整數k,使得b0k>0,δ0k>0 且

      則當正平衡點E*存在時,則其唯一且在Rn+上全局漸近穩(wěn)定。

      證明:容易看出唯一性可以由全局漸近穩(wěn)定得到,故我們證明的重心放在正平衡點全局漸近穩(wěn)定上,令

      容易得到

      對第i 個子系統(tǒng)定義Lyapunov 函數為

      對Lyapunov 函數沿系統(tǒng)(2)求導得到

      這里

      經計算后得

      令cyi表示矩陣(bij)n×n的第i 個對角元素.由矩陣(bij)n×n的不可約性質有cyi>0 。

      進一步取系統(tǒng)的Lyapunov 函數為

      則有

      注意矩陣(bij)n×n的不可約性質和參考文獻[7]的定理3.1,可以得到

      由定理的條件2 有

      因此

      若頂點i 和l 有邊連接,則有bil>0,進一步有

      由于1- a+lna ≤0,且1- a+lna=0?a=1,可以得到

      即yi=y*i。

      由(bij)n×n的不可約性質,得到圖(G,B)是強連接的,即任意i 和k 有邊連接.因此有yi=y*i。

      2 結 語

      本文研究帶有擴散和擾動的n 個斑塊下捕食食餌模型正平衡點的穩(wěn)定性問題.該問題是捕食食餌模型的研究重要內容.基于微分方程耦合系統(tǒng)的網絡化思想,得到了一類具有n-patch 的捕食食餌模型正平衡點的全局漸近穩(wěn)定性定理.所得定理是參考文獻[7]的定理6.1 的推廣。

      從生物學上看,我們的結果表明在一定條件下(擴散矩陣不可約和參數條件)n-patch 捕食食餌系統(tǒng)的捕食者和食餌的數量最終穩(wěn)定在一個正值。

      [1]Olfati-Saber R.Flocking for multi- agent dynamic systems:Algorithms and theory[J].IEEE Trans.Autom.Control,2006,51(3):401-420.

      [2]Freeman R A,Yang P,and Lynch K M.Distributed estimation and control of swarm formation statistics[J].in Proc.2006 Am.Control Conf,2006:749-755.

      [3]Hong Y G,Gao L X and Cheng D Z,Hu J P.Lyapunov-Based Approach to Multi-agent Systems With Switching Jointly Connected Interconnection[J].IEEE.Trans.Automat.Contr.2007,52(5):943-948.

      [4]Hagan M T,Demuth H B and Beale M H.Neural Network Design[M].Beijing:China Machine Press,2002:1-100.

      [5]Zhou Z H and Cao C G.Neural Network with Applications[M].Beijing:Tsinghua University Press,2004:1-150.

      [6]Hu Cheng,Yu Juan,Jiang Haijun and Teng Zhidong.Exponential stabilization and synchronization of neural networks with time-varying delays via periodically intermittent control[J].IOP PUBLISHING Nonlinearity,2010,23:2369 –2391.

      [7]Li Michael Y,Shuai Zhisheng.Global-stability problem for coupled systems of differential equations on networks[J].Journal of Differential Equations,2010,248 :1-20.

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