
- •1. Задачи теории игр в экономике, финансах и бизнесе.
- •2.Основные понятия и определения теории антагонистических игр.
- •Максиминный и минимаксный принципы игроков. Показатели эффективности и неэффективности чистых стратегий игроков.
- •Максимин и минимакс игры. Максиминные и минимаксные стратегии. Нижняя и верхняя цены игры в чистых стратегиях. Соотношение между ними.
- •Критерий решения игры в чистых стратегиях.
- •Равновесие в антагонистической игре. (необходимая и достаточная)
- •Смешанные стратегии. Функция выигрыша и цена игры в смешанных стратегиях.
- •Теорема о существовании показателей эффективности и неэффективности смешанных стратегий в антагонистической игре.
- •Теорема о существовании нижней и верхней цен игры в смешанных стратегиях.
- •Теорема о соотношении нижней и верхней цен игры в чистых и смешанных стратегиях.
- •Основная теорема матричных игр Джона фон Неймана и седловая точка функции.
- •Аналитическое решение игры 2×2 в смешанных стратегиях.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×2 и оптимальных стратегий игрока a.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×2 и оптимальных стратегий игрока b.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×n и оптимальных стратегий игрока a.
- •Геометрический метод нахождения цены игры m×2 и оптимальных стратегий игрока b.
- •Доминирование смешанных стратегий для игрока a.
- •Доминирование смешанных стратегий для игрока в.
- •Решение матричной игры m×n сведением к задаче линейного программирования для игрока a.
- •Решение матричной игры m×n сведением к задаче линейного программирования для игрока b.
- •Основные понятия и определения теории игр с природой.
- •Игры с природой. Показатель благоприятности состояния природы. Риск игрока, принимающего решение. Матрица рисков. Принятие решений в условиях риска и неопределённости.
- •Критерий Байеса оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Критерий Байеса оптимальности чистых стратегий относительно рисков.
- •Критерий Лапласа оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Критерий (крайнего пессимизма) Вальда оптимальности чистых стратегий.
- •Максимаксный критерий (крайнего оптимизма) оптимальности чистых стратегий.
- •Критерий пессимизма – оптимизма Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Определение показателей оптимизма и пессимизма игрока, принимающего решения по критерию Гурвица относительно выигрышей.
- •Учёт выигрышей по критерию Гурвица крайним пессимистом, крайним оптимистом и нейтралом.
- •Вероятностная интерпретация коэффициентов критерия Гурвица.
- •Критерий Сэвиджа (критерий крайнего пессимизма).
- •Миниминный критерий.
- •Критерий Гермейера оптимальности чистых стратегий.
- •Критерий Ходжа – Лемана оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей
- •42. Понятие о бескоалиционных (неантагонистических) играх. Способы задания бескоалиционной игры.
- •Способы задания игр: Стратегическая(нормальная, матричная) и позиционная форма (форма дерева)
- •43. Стратегическая форма игры. Чистые и смешанные стратегии игроков в бескоалиционных (неантагонистических) играх. Доминирование стратегий.
- •44. Равновесие по Нэшу в чистых стратегиях.
- •45. Равновесие по Нэшу в смешанных стратегиях.
- •Модель дуополии по Курно.
- •Модель дуополии по Бертрану.
- •Модель «проблемы общего»
- •Оптимальность по Парето в бескоалиционных (неантагонистических играх).
- •Позиционная форма игры
- •Стратегическая форма конечной игры с совершенной информацией
- •Равновесие по Нэшу в конечной игре с совершенной информацией
- •Модель дуополии по Штакельбергу
- •Модель последовательного торга
- •Модель «инвесторы и банк»
45. Равновесие по Нэшу в смешанных стратегиях.
Обозначим набор смешанных стратегий s=(s1, … , sn) через σ=( σ1, … , σn).
Ситуация (набор
смешанных стратегий) σ=(
σ1, … , σn)
является равновесием по Нэшу в игре
={А,
{Σa}, {
}},
если для любого а=1, …, n
где
-
альтернатива стратегии a-ого
игрока
,
- игровая ситуация, которая сложилась
в результате выбора своих стратегий
всеми игроками кроме a-ого.
Однако существуют дополнительные условия, при которых ситуация в смешанных стратегиях является равновесной по Нэшу.
Пусть
Sa+
Sa
– множество
чистых стратегий, которые игрок a
играет с положительной вероятностью в
ситуации σ=(
σ1,
… , σn).
Ситуация σ
является равновесной по Нэшу в смешанном
расширении
игры Г тогда и только тогда, когда для
всех a=1,
2, …, n
Sa+
Sa+,
Sa+
Данные условия можно описать следующим образом:
Каждый игрок при данном распределении стратегий, которые играют его противники, безразличен между чистыми стратегиями, которые он играет с положительной вероятностью;
Эти чистые стратегии не хуже тех, которые он играет с нулевой вероятностью
Аналитическое решение биматричных игр 2×2
Задача
поиска равновесных по Нэшу игровых
ситуаций в биматричной игре может быть
поставлена следующим образом: найти
такую пару вероятностей
,
для которой при любых вероятностях
,
выполняются условия равновесия Нэша:
.
Эти неравенства достаточно проверить для чистых стратегий игроков, т.е. для случаев, когда переменные u и v равны нулю или единице. Здесь p – вероятность выбора своей первой стратегии первым игроком, q – вероятность выбора своей первой стратегии вторым игроком.
Для матрицы
функции выигрышей игроков имеют вид
,
.
Пусть
,
тогда первое неравенство системы
можно переписать в виде
.
Если
,
тогда получаем
.
Рассматривая
последовательно второе неравенство
указанной системы при
и
,
получаем
,
.
Объединяя полученные четыре неравенства, получим систему
или после алгебраических преобразований
Решение данной системы позволяет определять равновесия по Нэшу как в смешанных, так и в чистых стратегиях.
Геометрическое решение биматричных игр 2×2.
В биматричных играх размерности 2×2 появляется возможность построить графическую интерпретацию поиска равновесных ситуаций в игре.
Рассмотрим биматричную игру размерности 2×2:
,
или
и
.
Очевидно,
что смешанные стратегии игроков в случае
игры 2×2 полностью описываются вероятностями
p
и q
выбора игроками своих первых чистых
стратегий. Вторые чистые стратегии
выбираются, соответственно, с вероятностями
1 – p
и 1 – q.
Поэтому, поскольку
и
,
каждая ситуация в смешанных стратегиях
в биматричной игре 2×2 может быть
представлена как точка в единичном
квадрате. Другими словами, графически
всякую ситуацию
в смешанных стратегиях игры, например,
некоторую
,
можно понимать как точку на единичном
квадрате (рис. 2). Ситуациям
в чистых стратегиях соответствуют
вершины этого квадрата.
Рис. 2
Перепишем функцию выигрыша первого игрока в виде
.
Ожидаемый выигрыш первого игрока повышается (в зависимости от p), если
и уменьшается, если
,
поэтому лучшими ответами игрока 1 (среди всех стратегий, как чистых, так и смешанных), являются
,
если
,
но
,
если
.
При
,
таком, что
,
ожидаемый выигрыш игрока 1 не зависит
от его стратегий. В этом случае игроку
1 безразлично, выбрать ли одну из своих
чистых стратегий, или же выбрать
какую-нибудь смешанную стратегию
.
Это означает, что если
,
то смешанная стратегия
является наилучшим ответом на смешанную
стратегию
при любом значении p
от 0 до 1.
Аналогичные рассуждения можно провести и для второго игрока, основываясь на его функции выигрыша, записанной в виде:
.