数据集概述
本数据集围绕高斯过程动态规划（GPDP）在渔业管理中的应用展开，通过模拟单物种动态场景，对比GPDP与标准模型选择方法的效果，验证GPDP在处理模型不确定性和有限数据时的优势，为避免渔业系统临界点（如种群崩溃）提供决策支持。
文件详解
- 压缩文件（archive_files）
- 文件名称：nonparametric-bayes-cache.tar.gz
- 文件格式：.gz
- 字段映射介绍：贝叶斯非参数方法相关的缓存压缩文件
- 文件名称：data.zip
- 文件格式：.zip
- 字段映射介绍：数据集压缩文件
- 其他文件（other_files）
- 文件名称：manuscript.Rmd
- 文件格式：.rmd
- 字段映射介绍：研究手稿的R Markdown文件
- 文件名称：supplement.Rmd
- 文件格式：.rmd
- 字段映射介绍：补充材料的R Markdown文件
数据来源
论文“Avoiding tipping points in fisheries management through Gaussian process dynamic programming”
适用场景
- 渔业管理决策优化: 利用GPDP模型处理不确定性，制定稳健的渔业捕捞策略，避免种群崩溃。
- 生态系统临界点研究: 分析渔业系统中临界点（如Allee种群规模）的存在及位置，为生态保护提供依据。
- 模型不确定性分析: 对比不同模型选择方法在处理有限数据和模型不确定性时的效果，优化模型选择策略。
- 单物种动态模拟: 通过模拟单物种动态场景，验证GPDP在渔业管理中的应用价值。
