
- •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»
Геометрический метод нахождения цены игры 2×2 и оптимальных стратегий игрока b.
Составим систему уравнений на основе матрицы:
a11 a12
a21 a22
a11 q1+a12 q2 = v.
a21 q1+a22 q2 = v
q1+ q2=1
рассмотрим первое уравнение: a11 q1+a12 q2 = v.
a11 q1+a12 (1-q1 )= v.
а12+q1(а11-а12)=V
если q=0 V=a12
q=1 V=a11
аналогично для второго уравнения
Берем горизонтальный отрезок [0,1].
В концах отрезка [0,1] проводим к нему 2 перпендикуляра: левый соответ. стратегии А1 и правый, соотв.стратегии А2.
На левом перпендикуляре от точки 0 его пересечения с отрезком [0,1] откладываем (как на вертикальной числовой оси) элементы a11 и a21 первого столбца матрицы А
На правом перпендикуляре от точки 1 его пересечения с отрезком [0,1] (как на вертикальной числовой оси) элементы a12 и a22 второго столбца матрицы А
Соединяем точки, изображающие элементы с одинаковыми первыми индексами, т.е. эл-ты, стоящие в одной и той же строке матрицы А: a11 с a12 и a21 с a22. В результате получаем отрезки a11a12 и a21a22.
Находим верхнюю огибающую отрезков a11a12 и a21a22.
Находим низшие точки верхней огибающей
Проектируем их ортогонально на горизонтальный отрезок [0,1]
Полученные проекции q0 определяют оптимальные стратегии Q0=(1-q0,q0)игрока B.
Ордината низшей точки огибающей равна цене игры V
нижний из двух концов верхней огибающей (лежащих на перпендикулярах) есть верхняя цена игры в чистых стратегиях ß
верхний из двух нижних концов отрезков есть нижняя цена игры в чистых стратегиях
Геометрический метод нахождения цены игры 2×n и оптимальных стратегий игрока a.
Решение игр размера 2xn или nx2 допускает наглядную геометрическую интерпретацию.
Берем горизонтальный отрезок [0,1].
В концах отрезка [0,1] проводим к нему 2 перпендикуляра: левый и правый
На левом перпендикуляре вертикальной числовой оси от точки 0 его пересечения с отрезком [0,1] откладываем все элементы матрицы А стоящих в 1 строке
На правом перпендикуляре от точки 1 его пересечения с отрезком [0,1] откладываем (как на вертикальной числовой оси) все эл-ты матрицы А второй строки
Каждую пару точек, изображающих элементы a1j a2j j=1,…,n, стоящие в j ом столбце матрицы А, соединяем отрезком a1j a2j. Таким образом будут построены n отрезков, представляющих собой графики n линейных функций
H(P,Bj)=(a2j-a1j)p+a1j, p принадлежит [0.1] j= 1,…,n
Находим нижнюю огибающую семейства отрезков (выпуклая вверх ломанная)
На нижней огибающей находим максимальную точку
Смешанная стратегия Р0=(1-р0, р0) является оптимальной стратегией игрока А.
Ордината наивысшей точки нижней огибающей является ценой игры V
Верхний из концов нижней огибающей (лежащей на перпендикулярах) есть нижняя цена игры в чистых стратегиях
Нижний из концов верхней огибающей (лежащий на перпендикулярах) есть верхняя цена игры в чистых стратегиях
Элемент матрицы А, изображающая точка которого является нижней на перпендикуляре, где она лежит, и верхним концом отрезка, на котором она лежит, будет седловой точкой игры.