Python数学建模学习-莱斯利（Leslie）种群模型

本文主要是介绍Python数学建模学习-莱斯利（Leslie）种群模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Leslie模型是一种用于离散时间的生物种群增长模型，经常用于描述年龄结构对种群增长的影响。在1945年，人口生态学家Patrick H. Leslie（莱斯利）为了研究具有离散年龄结构的种群，特别是对于有不同年龄阶段的生物，如昆虫、鱼类、鸟类等，提出了Leslie模型。

Leslie模型的基本思想是，将种群划分为不同年龄阶段（类别），然后根据不同年龄阶段的生存率和繁殖率来预测未来的种群变化。模型中的年龄结构是离散的，通常划分为几个年龄组。这个模型对于研究种群的年龄结构和生命周期变化非常有用。

模型建立

在某动物种群中，仅考查雌性动物的年龄和数量;
设雌性动物的最大生存年龄为 $L$ （单位：年）;
把 $\left [ 0,L \right ]$ 等分为 $n$ 个年龄组，每一年龄组的长度为 $L/n$ ；
$n$ 个年龄组分别为（从第1组到第 $n$ 组）

设第 $i$ 个年龄组的生育率为 $a_i{_{}}$ ，存活率为 $b_i{_{}}$ ( $i$ =1,2,⋯, $n$ )， $a_i{_{}}$ ， $b_i{_{}}$ 均为常数，且

$a_i{_{}}\geqslant 0,0< b_i{}\leqslant 1(i=1,2,3,\cdot \cdot \cdot,n )$

设至少有一个 $a_i{_{}}$ >0 (1≤ $i$ ≤ $n$ )；
即至少有一个年龄组的雌性动物具有生育能力.
由统计资料可获得基年（ $t$ =0）该种群在各年龄组的雌性动物数量.
记 $x^{(0)_{}^{}}_i{}$ ( $i$ =1,2,⋯, $n$ )为 $t$ =0时第 $i$ 年龄组雌性动物的数量.
初始时刻各年龄组种群数量分布向量

若以年龄组的间隔 $\frac{L}{n}$ 作为时间单位，记

在 $t_k{}$ 时各年龄组种群数量分布向量

随着时间的变化，由于出生、死亡以及年龄的增长，该种群中每一个年龄组的雌性动物数量都将发生变化.
在 $t_k{}$ 时刻，种群中第1个年龄组的雌性动物数量应等于在 $t_k{}{}_-{}{}_1$ 和 $t_k{}$ 之间出生的所有雌性幼体的总和，即

同时，在 $t_k{}$ 时刻，第 $i+1$ 个年龄组（ $i$ =1,2,⋯, $n$ -1）中雌性动物的数量应等于在 $t_k{}{}_-{}{}_1$ 时刻第 $i$ 个年龄组中雌性动物数量 $x_{i}^{(k-1)}$ 乘存活率 $b_i{}$ ，即

由式（2-3）可得在 $t_k{}$ 和 $t_k{}{}_-{}{}_1$ 时刻各年龄组中雌性动物数量间的关系：

记矩阵

式（3）可写成

称 $L$ 为莱斯利矩阵（Leslie）.
由式(5)，可得

一般地

若已知初始时各年龄组种群数量分布向量 $x^{(0)}$ ，则可推算任一时刻 $t_k{}$ 该种群数量分布向量.
以上是相关理论介绍，下面举例说明

示例

某种动物雌性的最大生存年龄为15年，
以5年为一间隔，把这一动物种群分为3个年龄组[0,5),[5,10),[10,15]，
利用统计统计资料，已知生育率和存活率分别为：

在初始时刻 $t=0$ 时，3个年龄组的雌性动物个数分别为500，1000，500
初始种群数量分布向量和莱斯利矩阵为：

于是

为了分析当 $k\rightarrow \infty$ 时，该动物种群数量分布向量的特点，先求出矩阵 $L$ 的特征值与特征向量.
计算 $L$ 的特征多项式

由此可得 $L$ 的特征值

$\lambda _1{}$ 是矩阵 $L$ 的唯一正特征值，且

$L$ 有3个互异特征值，因此矩阵 $L$ 可相似对角化.
设矩阵 $L$ 属于特征值 $\lambda _i{}$ ( $i$ =1,2,3)的特征向量为 $\alpha _i{}$ .
计算 $L$ 属于特征值 $\lambda _1{}$ = $\frac{3}{2}$ 的特征向量为

记矩阵

因此 $L^{k}$ = $P\Lambda ^{k}P^{-1}$ .
矩阵对角化可参考矩阵对角化（Diagonalizing a Matrix）-CSDN博客
于是有：

因为 $\left | \frac{_{\lambda _{2}}}{\lambda _{1}} \right |<1$ , $\left | \frac{_{\lambda _{3}}}{\lambda _{1}} \right |<1$ ,所以：

记列向量 $P^{-1}X^{(0)}$ 的第一个元素为 $c$ （常数），则式（6）可化为

当 $k$ 充分大时，近似地成立

其中 $c$ = $\frac{250}{19}$ .

当时间充分长，这种动物中雌性的年龄分布将趋于稳定，即3个年龄组的数量比为18:6:1.
可近似得到在 $t_{k}$ 时刻种群中雌性动物的总量，从而对整个种群的总量进行估计.
莱斯利模型在分析动物种群的年龄分布和总量增长方面有广泛应用，也可应用于人口增长的年龄分布问题.

【提示：以上涉及高数内容对很多伙伴包括我很困难，大家可以结合后面的编程内容，交互学习，能看懂算出结果比推导公式明白原理更重要】

Python编程计算代码如下：

import numpy as np  # 导入NumPy库，并简化为np  
import sympy as sp  # 导入SymPy库，并简化为sp  # 定义初始向量X0  
X0 = np.array([500, 1000, 500])  # 定义矩阵L  
L = np.array([[0, 4, 3], [0.5, 0, 0], [0, 0.25, 0]])  # 矩阵乘法计算X1和X2  
X1 = L @ X0; X2 = L @ X1  # @表示矩阵乘法  
X3 = L @ X2  # 定义符号矩阵Ls  
Ls = sp.Matrix([[0, 4, 3], [sp.Rational(1,2), 0, 0],  [0, sp.Rational(1,4), 0]])  # 使用Rational来确保精确计算  # 定义符号变量lamda  
sp.var('lamda')  # 计算特征多项式  
p = Ls.charpoly(lamda)  # 计算特征根  
w1 = sp.roots(p)  # 直接计算特征值  
w2 = Ls.eigenvals()  # 直接计算特征向量  
v = Ls.eigenvects()  # 打印特征值和特征向量  
print("特征值为：", w2)  
print("特征向量为：\n", v)  # 相似对角化  
P, D = Ls.diagonalize()  # 求逆矩阵  
Pinv = P.inv()  # 简化逆矩阵  
Pinv = sp.simplify(Pinv)  # 将逆矩阵应用于初始向量X0  
cc = Pinv @ X0  # 打印变换矩阵P和变换后的系数c  
print('P=\n', P)  
print('c=', cc[0])

结果输出：

特征值为： {3/2: 1, -3/4 - sqrt(5)/4: 1, -3/4 + sqrt(5)/4: 1}
特征向量为：
[(3/2, 1, [Matrix([
[18],
[ 6],
[ 1]])]), (-3/4 - sqrt(5)/4, 1, [Matrix([
[3*sqrt(5) + 7],
[ -3 - sqrt(5)],
[ 1]])]), (-3/4 + sqrt(5)/4, 1, [Matrix([
[7 - 3*sqrt(5)],
[ -3 + sqrt(5)],
[ 1]])])]
P=
Matrix([[18, 3*sqrt(5) + 7, 7 - 3*sqrt(5)], [6, -3 - sqrt(5), -3 + sqrt(5)], [1, 1, 1]])
c= 2250/19

如要计算第k=2个时期的种群数量，代码如下：

# 导入numpy库，用于数组操作
import numpy as np
# 导入sympy库，用于符号计算
import sympy as sp# 定义一个初始种群向量X0，包含三个年龄段的种群数量
X0 = np.array([500, 1000, 500])# 定义Leslie矩阵L，描述了不同年龄段种群的转化关系
L = np.array([[0, 4, 3], [0.5, 0, 0], [0, 0.25, 0]])# 计算第一年的种群向量X1，即L乘以初始种群向量X0
X1 = L @ X0
# 计算第二年的种群向量X2，即L乘以第一年的种群向量X1
X2 = L @ X1
# 计算第三年的种群向量X3，即L乘以第二年的种群向量X2
X3 = L @ X2# 定义符号矩阵Ls，这里使用了Rational来确保计算中的分数是精确的
Ls = sp.Matrix([[0, 4, 3], [sp.Rational(1, 2), 0, 0], [0, sp.Rational(1, 4), 0]])# 定义符号变量lamda，用于特征多项式的计算
lamda = sp.var('lamda')# 计算矩阵Ls的特征多项式
p = Ls.charpoly(lamda)# 注释掉了计算特征值和特征向量的代码，因为在后面有重新计算
# w11 = Ls.eigenvals()
# w22 = Ls.eigenvects()# 计算特征多项式的根，即特征值
w1 = sp.roots(p)# 直接计算矩阵Ls的特征值
w2 = Ls.eigenvals()# 直接计算矩阵Ls的特征向量
v = Ls.eigenvects()# 注释掉了打印特征值和特征向量的代码
# print("特征值", w2)
# print(w1)
# print('特征向量', v)# 对矩阵Ls进行相似对角化，得到变换矩阵P和对角矩阵D
P, D = Ls.diagonalize()# 计算变换矩阵P的逆矩阵
Pinv = P.inv()# 简化逆矩阵Pinv
Pinv = sp.simplify(Pinv)# 将逆矩阵Pinv应用于初始种群向量X0，得到变换后的系数cc
cc = Pinv @ X0# 注释掉了打印变换矩阵P和系数cc的代码
# print(P)
# print(cc[0])
# print(w1)
# print(v)# 定义符号变量k，表示时期数，且k为正整数
k = sp.var('k', positive=True, integer=True)# 计算第k个时期的种群数量，通过相似对角化后的形式进行计算
xk = P @ (D ** k) @ Pinv @ sp.Matrix(X0)# 注释掉了打印第k个时期种群数量和特定元素的代码
# print(xk)
# print(xk[0])# 简化第k个时期的种群数量表达式
s = sp.simplify(xk[0])# 将k替换为2，并计算数值结果，即第二个时期的种群数量
print(s.subs(k, 2).n())

结果输出【中间部分代码进行了注释，大家可以根据需要打开学习】：

1750.00000000000

参考文献

[1] 司守奎，孙兆亮. Python数学建模算法与应用. 北京：国防工业出版社，2022.

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