假设某渔场内养殖有某种鱼群（如鲳鱼），分为４个年龄组，分别称为１龄鱼，2龄鱼，3龄鱼和４龄鱼。已知： 各年龄组每条鱼的平均重量分别为5.07，11.55，17.86和22.99克； 各年龄组鱼的自然死亡率均为0.8条/年； 这种鱼为季节性集中产卵繁殖，平均每条４龄鱼的产卵量为1.109×105个，３龄鱼的产卵量为4龄鱼的一半，２龄鱼和１龄鱼不产卵，鱼群产卵和孵化期为每年的最后４个月； 如果顺利则卵孵化并成活为１龄鱼，其成活率（１龄鱼条数与产卵量n之比）为 1.22×10^11/(1.22×10^11+n)； 渔业管理部门规定，每年只允许在产卵期前的８个月内进行捕捞作业。 如果每年投入的捕捞能力（如渔船数、下网次数等）固定不变，这时单位时间捕捞量将与各年龄组鱼群条数成正比，比例系数称作捕捞强度系数。通常使用13mm网眼的拉网，这种网只能捕捞３龄鱼和４龄鱼，两类鱼的捕捞强度系数之比为0.42:1。渔业上称这种方式为固定努力量捕捞。用matlab求解(2) 某渔业公司承包这种鱼的捕捞业务５年，合同要求鱼群的生产能力不能受到太大的破坏。已知承包时各年龄组鱼群的数量分别为：122、29.7、10.1、3.29（×109条），如果仍用固定努力量的捕捞方式，该公司采取怎样的策略才能使总收获量最高？

这是一个典型的渔业资源管理问题，可以采用动态系统模型来求解。下面是一个简化的数学模型：

设$t$为年份，$n_1(t),n_2(t),n_3(t),n_4(t)$分别为1龄、2龄、3龄和4龄鱼的数量（单位为亿条），$H(t)$为产卵量（单位为万个），$F_3(t),F_4(t)$分别为对3龄和4龄鱼的捕捞强度系数，$r=0.8$为自然死亡率，$k=1.22\times 10^{11}$为1龄鱼的成活率系数。

则可以列出如下的动态系统方程组：

$$
\begin{aligned}
\frac{dn_1}{dt}&=k\frac{H(t-1)}{1+kH(t-1)}n_4(t-1)-r n_1(t)\\
\frac{dn_2}{dt}&=k\frac{H(t-1)}{1+kH(t-1)}n_3(t-1)-r n_2(t)\\
\frac{dn_3}{dt}&=k\frac{H(t-1)}{1+kH(t-1)}\frac{1}{2}n_4(t-1)-r n_3(t)-F_3(t)n_3(t)\\
\frac{dn_4}{dt}&=k\frac{H(t-1)}{1+kH(t-1)}n_4(t-1)-r n_4(t)-F_4(t)n_4(t)\\
H(t)&=\begin{cases}
0&\text{if }\mathrm{mod}(t,12)\in\{1,2,3,4\}\\
1.109\times 10^5n_4(t-1)&\text{if }\mathrm{mod}(t,12)\in\{9,10,11,12\}
\end{cases}
\end{aligned}
$$

其中，$\mathrm{mod}(t,12)$表示$t$除以12的余数，即$t$所在的月份。

初始条件为$n_1(0)=122,n_2(0)=29.7,n_3(0)=10.1,n_4(0)=3.29$。

为了求解最优策略，需要定义一个目标函数，比如总收获量的期望值。假设每年的捕捞收益为捕捞强度系数与对应年龄组鱼群数量的乘积之和，即：

$$
\text{捕捞收益}=F_3(t)n_3(t)+F_4(t)n_4(t)
$$

则总收获量的期望值为：

$$
\begin{aligned}
E(\text{总收获量})&=\sum_{t=1}^5\text{捕捞收益}\times \text{成活率}\\
&=\sum_{t=1}^5(F_3(t)n_3(t)+F_4(t)n_4(t))\times \frac{k}{k+n_1(t-1)}
\end{aligned}
$$

其中，$n_1(t-1)$为上一年1龄鱼的数量，成活率的分母表示1龄鱼所产生的竞争压力。

最优策略的求解可以采用动态规划或者遗传算法等方法。这里我们采用遗传算法来进行求解，具体步骤如下：

1. 定义个体编码：我们将捕捞强度系数作为个体的基因，每个个体由5个基因组成，分别代表5年的捕捞强度系数。

2. 定义适应度函数：我们将总收获量的期望值作为适应度函数，目标是使适应度函数最大化。

3. 初始化种群：随机生成一定数量的个体，作为初始种群。

4. 进化过程：采用标准的遗传算法，包括选择、交叉和变异等操作，进行迭代优化。具体地，我们采用轮盘赌选择算法、单点交叉算法和高斯变异算法，设置合适的参数进行优化。

5. 输出结果：最终输出的个体即为最优策略，对应的捕捞强度系数即为每年的最大收获量。

需要注意的是，在实际应用中还需要考虑一些实际因素，比如资源保护、经济效益、社会影响等。因此，上述模型仅为一个初步的参考，具体应用时需要结合实际情况进行调整和优化。