- •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
Ситуации равновесия
Определение.
Пусть дана игра Г.
Говорят, что ситуация (т.е. какой-нибудь
n-набор
стратегий)
равновесна,
или, что она является ситуацией
равновесия,
если для любого
и для любого
имеет место неравенство
.
Другими словами – ситуация равновесна, если не один игрок не имеет никаких разумных оснований для изменения своей стратегии при условии, что все остальные игроки собираются придерживаться своих стратегий. В этом случае, если каждый игрок знает, как будут играть остальные, он имеет основания придерживаться той стратегии, которая соответствует этой ситуации равновесия; тем самым игра становится весьма устойчивой.
Пример0. Для игры в нормальной форме
как
,
так и
являются ситуациями равновесия.
К сожалению, не каждая игра обладает ситуациями равновесия. Например, игра в “Орлянку” такой ситуации не имеет.
-
“Р”
“О”
“Р”
(−1, 1)
(1, −1)
“О”
(1, −1)
(−1, 1)
Вообще, если игра не имеет ситуаций равновесия, то обычно некоторые игроки пытаются отгадать стратегии остальных игроков, сохраняя собственные стратегии в тайне. Это наводит на мысль, что в играх с полной информацией ситуации равновесия существуют (в конечных играх).
Действительно, справедлива следующая теорема:
Теорема: Любая конечная игра n лиц с полной информацией имеет ситуацию равновесия.
Игры с нулевой суммой. Антагонистические игры. Теорема о ситуациях равновесия.
Определение.
Игра называется игрой с нулевой суммой,
если в каждой окончательной позиции
функция выигрыша
,
где
– выигрыш
i-го
игрока в этой позиции, удовлетворяет
условию:
(1)
Вообще говоря, игра с нулевой суммой представляет замкнутую систему: все то, что кто-нибудь выиграл, должно быть кем-то проиграно.
Игры двух лиц с нулевой суммой называются антагонистическими, или строго конкурентными.
В случаях антагонистической игры можно просто задавать первую компоненту вектора выигрышей; вторая компонента равна первой с противоположным знаком. Т.е. первая компонента называется просто выигрышем,
Это означает, что второй игрок отдает эту сумму первому.
В антагонистических играх нет никаких оснований для переговоров между игроками: т.к., если один выигрывает, то другой проигрывает. Этим антагонистические игры отличаются ото всех остальных.
Теорема о ситуациях равновесия:
Пусть
и
– две ситуации равновесия антагонистической
игры. Тогда
1)
и
также являются ситуациями равновесия
и
2)
.
(2)
Доказательство. Ситуация равновесна. Следовательно . Т.Е. Выбор любой другой стратегии первым игроком, при условии, что второй сохранит стратегию , приводит к худшему результату.
С другой стороны,
ситуация
также равновесна. Поэтому
.
Т.е., так как ситуация равновесна, то
выбранная вторым игроком стратегия
увеличивает его проигрыш (следовательно
увеличивается выигрыш первого). Таким
образом
.
Но, аналогично получится, если отправляться от ситуации :
.
Из этих двух систем неравенств следует справедливость (2).
Далее, для любого
и для любого
.
Следовательно,
является ситуацией равновесия. Аналогично,
равновесна и ситуация
.
Эта теорема не имеет места для других игр (т.е., только для антагонистических игр с нулевой суммой).
