- •Оглавление
- •Постановка задачи.
- •Формализация задачи.
- •Нахождение метода решения.
- •Проверка и корректировка модели.
- •Типичные классы задач исследования операций
- •Некоторые принципы принятия решений в ио
- •Многокритериальные задачи принятия решений в условиях определенности
- •Методика определения полезности для ситуации с качественными критериями
- •Принятие решений в условиях риска
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •Критерии Вальда, Лапласа, Гурвица, Сэвиджа в частном случае принятия решений в условиях неопределенности
- •Принятие решений в условиях конфликтных ситуаций или противодействия.
- •Развернутая форма игры
- •Нормальная форма игры
- •Ситуации равновесия
- •Игры с нулевой суммой. Антагонистические игры. Теорема о ситуациях равновесия.
- •Доказательство. Ситуация равновесна. Следовательно . Т.Е. Выбор любой другой стратегии первым игроком, при условии, что второй сохранит стратегию , приводит к худшему результату.
- •Нормальная форма
- •Смешанные стратегии. Максиминные и минимаксные стратегии игроков.
- •Теорема о минимаксе. Лемма 1 (об опорной гиперплоскости).
- •Поэтому
- •Теорема о минимаксе. Лемма 2.
- •Доказательство теоремы о минимаксе
- •Вычисление оптимальных стратегий (поиск решения в чистых стратегиях, доминирование стратегий, решение игр 22).
- •Решение антагонистических игр методами линейного программирования.
- •Решение методами линейного программирования матричных игр с ограничениями.
- •Решение параметрических задач линейного программирования.
- •Таким образом, можно утверждать, что если , (4)
- •Методы отсечения для решения задач дискретного программирования.
- •Первый алгоритм Гомори для решения полностью целочисленной задачи линейного программирования
- •Блок‑схема алгоритма
- •Второй алгоритм Гомори для решения частично целочисленной задачи линейного программирования
- •Третий алгоритм Гомори (полностью целочисленный)
- •Построение целочисленного правильного отсечения для 3-го алгоритма Гомори.
- •Построение начальной l-нормальной целочисленной симплексной таблицы
- •Построение целочисленного отсечения в третьем алгоритме Гомори
- •Выбор в третьем алгоритме Гомори
- •Метод потенциалов для решения транспортной задачи с ограничениями на пропускные способности
- •Решение задач нелинейного программирования с ограничениями равенствами. Метод множителей Лагранжа
- •Метод множителей Лагранжа
- •Условия Куна-Таккера для задачи выпуклого нелинейного программирования
- •Квадратичное программирование
- •Метод Франка и Вулфа для задачи квадратичного программирования
- •Исходная таблица метода Франка и Вулфа
- •Метод Баранкина и Дорфмана для задачи квадратичного программирования
- •Алгоритм
- •Исходная таблица метода Баранкина-Дорфмана
Теорема о минимаксе. Лемма 1 (об опорной гиперплоскости).
Для любой функции
,
определенной на произвольном декартовом
произведении
,
имеет место неравенство
(1)
Отсюда следует,
что
.
Нижний выигрыш игрока 1
не может превышать верхнего проигрыша
игрока 2.
Теорема
о минимаксе
утверждает, что
.
Лемма1. (Теорема об опорной гиперплоскости)
Пусть
– замкнутое выпуклое множество в
n-мерном
евклидовом пространстве, а
– некоторая точка, не принадлежащая
.
Тогда существуют такие числа
,
что
(2)
и
(3)
(Геометрически это означает, что через точку можно провести гиперплоскость так, что будет лежать целиком «выше» этой гиперплоскости).
Доказательство.
Пусть
– такая точка из
,
расстояние которой от
минимально. (такая точка существует,
т.к.
замкнуто.) Положим
,
,
.
Очевидно, что
равенство (2) выполняется, поскольку
.
Необходимо показать,
что имеет место (3). Мы имеем
и, следовательно,
Поэтому
Допустим, что
существует
,
для которого
Т.к.
выпукло, отрезок, соединяющий
с
,
должен целиком содержаться в
,
т.е. точки этого отрезка
Квадрат
расстояния от
до
имеет вид
Поэтому
При
(т.е. при
)
имеем
.
Здесь первое
слагаемое по предположению не превосходит
,
а второе больше
.
Поэтому
.
Отсюда следует,
что для
,
достаточно близких к нулю
.
Но это противоречит
выбору
.
Следовательно, для любых
условие (3) должно выполняться.
Теорема о минимаксе. Лемма 2.
Для любой функции , определенной на произвольном декартовом произведении , имеет место неравенство (1)
Отсюда следует, что . Нижний выигрыш игрока 1 не может превышать верхнего проигрыша игрока 2.
Теорема о минимаксе утверждает, что .
Лемма 2.
(Теорема об
альтернативах для матриц).
Пусть
,
матрица
.
Тогда справедливо либо утверждение 1,
либо утверждение 2.
1.
Точка
(в m-мерном
пространстве) содержится в выпуклой
оболочке m
+ n
точек
………………
и
,
,
………………
.
2.
Существуют числа
,
удовлетворяющие условиям
,
,
,
.
Доказательство. Предположим, что 1 неверно. Т.е. точка не содержится в выпуклой оболочке этих m + n точек.
На основании леммы
1 существуют такие числа
,
что
.
Отсюда следует,
что
и
для всех
в указанном выпуклом множестве. В
частности это выполняется, если
является любым из m+n
векторов
,
.
Поэтому
,
.
Так как
,
получаем
,
и можно положить
.
Следовательно, , , .
Лемма доказана.
Доказательство теоремы о минимаксе
,
где
– столбец, а
– строка матрицы
.
Доказательство. Пусть – матричная игра.
По лемме 2 имеет место либо утверждение (1): Точка (в m-мерном пространстве) содержится в выпуклой оболочке m + n точек
………………
и
,
,
………………
либо утверждение (2): Существуют числа , удовлетворяющие условиям
, , , .
Если верно (1), то
является выпуклой линейной комбинацией
m+n
векторов. Поэтому существуют такие
,
…,
,
что
Если бы все числа
,
…,
были равны нулю, то
оказывался бы выпуклой линейной
комбинацией m
единичных векторов
,
,…,
,
что, очевидно, невозможно, т.к. они линейно
независимы. Следовательно, по крайней
мере одно из чисел
,
…,
положительно и
Тогда можно положить
,
и мы получаем
Значит,
и
Предположим теперь, что верно утверждение (2):
.
Тогда,
так
что
Следовательно,
неравенство
не может иметь места. Предположим теперь,
что мы изменили игру А,
заменив её на игру
,
где
.
Ясно, что для любых
,
Поэтому
Так как неравенство
не может иметь места, то неравенство
также не выполняется.
Но k
– произвольно. Значит, неравенство
невозможно. Так как
,
то
,
что и требовалось доказать.
Т.о., мы видим, что при использовании смешанных стратегий нижний выигрыш игрока 1 в точности равен верхнему проигрышу игрока 2. Общая величина V этих двух чисел называется значением игры.
Мы видим, что стратегия , удовлетворяющая условию
(4)
является оптимальной
для игрока 1
в том смысле, что не существует стратегии,
которая дала бы ему больший ожидаемый
выигрыш, чем
,
против каждой стратегии игрока 2.
Обратно, если удовлетворяет условию
(5)
то является оптимальной для игрока 2 в том же смысле.
Далее, очевидно,
что
,
т.к. если бы правая часть этого равенства
была меньше левой, то это противоречило
бы (5), а если бы она была больше левой –
это противоречило бы (4). Следовательно,
оптимальные стратегии
и
являются также оптимальными одна против
другой, а также против любой иной
оптимальной стратегии.
Будем называть любую пару оптимальных стратегий ( , ) – решением игры.
