- •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»
Смешанные стратегии. Функция выигрыша и цена игры в смешанных стратегиях.
Смешанная
стратегия игрока – стратегия игрока,
состоящая в случайном выборе им одной
из своих чистых стратегий с определенной
вероятностью, поэтому смешанную
стратегию, например, игрока А, имеющего
m чистых стратегий можно
представить m-мерным
вектором Р=(р1,…,рm),
рi
,
i=1,2,…m.
То же относится и к смешанным стратегиям игрока В: Q= (q1, q2, …,qn ) qj≥0 j=1,…,n ∑ qj=1
Смешанной стратегией игрока называется совокупность его чистых стратегий с определёнными для них вероятностями выбора:
,
,
.
Функцией выигрыша игрока А в смешанных стратегиях называют функцию Н, заданную на декартовом произведении SA*SB множеств смешанных стратегий, ставящую в соответствие с каждой ситуации (P,Q)€ SA*SB в смешанных стратегиях средний выигрыш игрока А в этой ситуации, определяемый как Н(P,Q)= ∑(i=1 m)∑(j=1 n)piaijqj
(P,Q)€SA*SB где Р=(p1,…, pm) Q= (q1, q2, …,qn )
Для любой конечной матричной игры существуют нижняя и верхняя цены игры в смешанных стратегиях. Причем нижняя цена игры α и верхняя цена игры ß в чистых стратегиях, нижняя цена игры V верхняя цена игры V(верхн черта) в смешанных стратегиях удовлетворяют следующим неравенствам α≤ V≤ V(верхн черта)≤ß
Цена
игры в смешанных стратегиях – общее
значение нижней и верхней цены игры в
смеш.стратегиях: V=
относительно которых доказано, что они
всегда существуют и равны.
Нижняя
цена:
Верхняя
цена игры:
Теорема о существовании показателей эффективности и неэффективности смешанных стратегий в антагонистической игре.
Для каждой смешанной (в частности, чистой) стратегии P € SA игрока А существует (достигается) α (P, SB)=min(Q € SВ) H(P,Q). Число α (P, SB) – показатель эффективности смешанной стратегии P€SA игрока А относительно множества SВ смешанных стратегий игрока В.
Для каждой смешанной (в частности, чистой) стратегии Q € SB игрока B существует (достигается) ß (Q, SA)=max(P €SA) H(P,Q). Число ß (Q, SA) – показатель неэффективности смешанной стратегии Q € SB игрока B относительно множества SA смешанных стратегий игрока A.
Стандартным
n-симплексом
называется подмножество пространства
действительных чисел, определяемое как
.
Его вершинами являются точки:
,
,
…
.
Стандартным n- симплексом называется подмножество пространства Rn+1 действительных чисел, где ∆n – множество точек t0,…,tn таких, что сумма ti=1 и для любой координаты ti≥0
Ограниченность симплекса – компакт (ограниченное замкнутое множество):
рассмотрим симплекс SA (1 строчка)
норма любого элемента определяется по правилу (2 строчка)
Сначала покажем, что симплекс является ограниченным замкнутым множеством, т.е. компактом.
Рассмотрим симплекс
в
евклидовом пространстве
.
Так как норма вектора
в пространстве
определяется следующим образом:
,
то
для любой точки
симплекса
справедливо неравенство
,
означающее ограниченность симплекса .
Пусть последовательность точек
,
,
сходится
к точке
при
.
Так как сходимость в
является покоординатной, то
означает, что
,
.
Поскольку
,
то и
.
Так
как
для каждого k,
то
.
Таким
образом, предельная точка
принадлежит симплексу
,
что доказывает его замкнутость.
Аналогично
и симплекс
– компакт в пространстве
.
Ограниченность и замкнутость означает, что данный симплекс=компакту.
Если зафиксировать произвольную смешанную стратегию P€SA, то функция выигрыша F(P,Q) ,будет функцией одного аргумента вектора Q, определенной на симплексе SA. из F(P,Q)=∑∑pi aij qj что она непрерывна по аргументу Q на множестве смешанных стратегий игрока В то есть SB. Непрерывная на компакте функция достигает своих нижней и верхней границ а значит для любой P€ SA найдется хотя бы одна точка Q0€ SB:α(P)=min F (P,Q)=F(P,Q0)
