minimisation du risque pour un revenu minimum acceptable; la maximisation de la production
soutenable d’un stock; le coût minimal des trajets de contrôle et d’application des règlements
etc.
Les techniques d’optimisation ont permis une grande évolution dans la perception et la
conceptualisation économiques de l’aménagement des pêches. Ces techniques, permettent de
tracer en mode dynamique, la meilleure trajectoire qui conduit à la solution optimale.
Les méthodes d’optimisation dynamique (Clark, 1976 et 1985 et Meuriot, 1987) sont
d’utilisation plus récente que les techniques d’optimisation statique. Elles déterminent la
"meilleure" solution, mais elles indiquent la meilleure trajectoire temporelle pour chaque
variable de décision. Alors que l’optimisation statique, fournit une seule valeur optimale pour
chaque variable de décision (le lancement d’une fusée vers la lune, suscite le besoin de connaître
et de contrôler sa position à chaque instant de sa trajectoire).
Selon Gates, malgré l’intérêt porté à ces techniques d’optimisation, la gestion des ressources
naturelles, de façon dynamique optimale reste peu plausible.
La simulation examine des problèmes plus complexes et traitent de façon systématique les
différentes stratégies possibles. Actuellement, leur usage fréquent répond en grande partie à des
impératifs d’applicabilité. Avec ces techniques, des hypothèses non homogènes de
comportement des producteurs et des contraintes d’ordres institutionnel et politique sont
facilement introduites.
En effet, dans une pêcherie, il est plus nécessaire de comprendre les réactions du système aux
changements exogènes des conditions d’exploitation, plutôt que de chercher à connaitre la
trajectoire optimale de l’évolution de cette pêcherie.
Le choix entre ces deux modèles relève de leur méthode de fonctionnement. Les modèles
d'optimisation reposent sur une résolution simultanée des équations, à partir d’un processus
itératif. Ils peuvent être des modèles de programmation linéaire ou non linéaire; des modèles
de programmation dynamique ou des modèles de contrôle optimal. Par contre les modèles de
simulation fonctionnent de manière séquentielle à partir d'un certain ensemble de valeurs
initiales.
Ces derniers ont été appliqués en général, pour une espèce particulière de poisson: Bjorndal et
Conrad pour le hareng de la mer du nord, Homans et Wilen pour la pêcherie de flétan du nord
pacifique, Somers et Wang pour les pêcheries de crevettes de l'Australie du nord, et Collins,
Stapleton et Whitmarsh pour modéliser les effets de produits toxiques sur une pêcherie
hypothétique.
soutenable d’un stock; le coût minimal des trajets de contrôle et d’application des règlements
etc.
Les techniques d’optimisation ont permis une grande évolution dans la perception et la
conceptualisation économiques de l’aménagement des pêches. Ces techniques, permettent de
tracer en mode dynamique, la meilleure trajectoire qui conduit à la solution optimale.
Les méthodes d’optimisation dynamique (Clark, 1976 et 1985 et Meuriot, 1987) sont
d’utilisation plus récente que les techniques d’optimisation statique. Elles déterminent la
"meilleure" solution, mais elles indiquent la meilleure trajectoire temporelle pour chaque
variable de décision. Alors que l’optimisation statique, fournit une seule valeur optimale pour
chaque variable de décision (le lancement d’une fusée vers la lune, suscite le besoin de connaître
et de contrôler sa position à chaque instant de sa trajectoire).
Selon Gates, malgré l’intérêt porté à ces techniques d’optimisation, la gestion des ressources
naturelles, de façon dynamique optimale reste peu plausible.
La simulation examine des problèmes plus complexes et traitent de façon systématique les
différentes stratégies possibles. Actuellement, leur usage fréquent répond en grande partie à des
impératifs d’applicabilité. Avec ces techniques, des hypothèses non homogènes de
comportement des producteurs et des contraintes d’ordres institutionnel et politique sont
facilement introduites.
En effet, dans une pêcherie, il est plus nécessaire de comprendre les réactions du système aux
changements exogènes des conditions d’exploitation, plutôt que de chercher à connaitre la
trajectoire optimale de l’évolution de cette pêcherie.
Le choix entre ces deux modèles relève de leur méthode de fonctionnement. Les modèles
d'optimisation reposent sur une résolution simultanée des équations, à partir d’un processus
itératif. Ils peuvent être des modèles de programmation linéaire ou non linéaire; des modèles
de programmation dynamique ou des modèles de contrôle optimal. Par contre les modèles de
simulation fonctionnent de manière séquentielle à partir d'un certain ensemble de valeurs
initiales.
Ces derniers ont été appliqués en général, pour une espèce particulière de poisson: Bjorndal et
Conrad pour le hareng de la mer du nord, Homans et Wilen pour la pêcherie de flétan du nord
pacifique, Somers et Wang pour les pêcheries de crevettes de l'Australie du nord, et Collins,
Stapleton et Whitmarsh pour modéliser les effets de produits toxiques sur une pêcherie
hypothétique.
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