
- •Вопросы для подготовки к экзамену по теории игр в фк2(4-6)
- •1. Задачи принятия решения.
- •2. Классификация игр.
- •3. Задачи теории игр в экономике, финансах и бизнесе.
- •4. Основные понятия и определения теории антагонистических игр.
- •5. Выигрыш-функция и матрица выигрышей. Чистые стратегии игроков. Соотношение между матрицами выигрышей игроков а и в в парной антагонистической игре с нулевой суммой выигрышей.
- •7. Устойчивые и неустойчивые игровые ситуации. Игровые ситуации, удовлетворительные для игроков. Доказательство критериев об удовлетворительных ситуациях для игроков.
- •8. Равновесная ситуация. Седловая точка выигрыш-функции и седловая точка матрицы игры. Доказательство свойств равнозначности и взаимозаменяемости седловых точек матрицы игры.
- •10. Смешанные стратегии. Геометрическая интерпретация множества смешанных стратегий.
- •11. Определение выигрыш-функции в смешанных стратегиях; координатные и векторно-матричные формулы ее представления.
- •12. Определение и существование показателя эффективности смешанной стратегии игрока а относительно множеств смешанных и чистых стратегий игрока в.
- •13. Определение и существование показателя неэффективности смешанной стратегии игрока в относительно множеств смешанных и чистых стратегий игрока а.
- •14. Определения нижней и верхней цен игры в смешанных стратегиях и их существование; минимаксные и максиминные смешанные стратегии игроков.
- •15. Теорема о соотношении между нижней и верхней ценами игры в смешанных и чистых стратегиях. Теорема:
- •16. Цена игры в смешанных стратегиях. Оптимальные смешанные стратегии. Полное и частное решения игры в смешанных стратегиях.
- •17. Доказательство основной теоремы теории игр Дж. Фон Неймана.
- •18. Доказательство критерия оптимальных смешанных стратегий в терминах данной цены игры, выигрыш-функции и множеств смешанных стратегий игроков.
- •19. Доказательство критерия оптимальных смешанных стратегий в терминах данной цены игры, выигрыш-функции и множеств чистых стратегий игроков.
- •20. Доказательство следствия о геометрической интерпретации множества оптимальных смешанных стратеги
- •21. Доказательство критерия частного решения игры в смешанных стратегий.
- •22. Доказательство критерия цены игры и оптимальных смешанных стратегий в терминах множеств чистых стратегий игроков.
- •23. Понятие седловой точки функции. Критерий цены игры и оптимальных смешанных стратегий в терминах выигрыш-функции и ее седловых точек.
- •24. Определение и теорема об активных стратегиях. Спектр стратегии.
- •25. Определение и теорема о смесях активных чистых стратегий.
- •26. Принцип доминирования стратегий. Теорема и следствия о доминируемых стратегиях.
- •27. Принцип редуцирования матриц игры, основанный на разбиении ее на подматрицы с определенным свойством.
- •28. Изоморфное преобразования игры.
- •29. Зеркальный изоморфизм игры.
- •30. Аффинное преобразование игры.
- •31. Критерий седловой точки матрицы игры 22, основанный на принципе доминирования.
- •32. Доказательство критерия существования седловой точки в игре 22 в терминах пассивных стратегий.
- •33. Доказательство признака существования седловой точки в игре 22 в терминах сумм элементов главной и побочной диагоналей матрицы игры и его следствие.
- •34. Доказательство теоремы об аналитическом решении игры 22 без седловой точки в смешанных стратегиях и ее следствия для симметрической и двоякосимметрической матрицы игры.
- •35. Геометрический метод нахождения цены игры 22 и оптимальных стратегий игрока а.
- •36. Геометрический метод нахождения цены игры 22 и оптимальных стратегий игрока в.
- •37. Геометрический метод нахождения цены игры 2 и оптимальных стратегий игрока а.
- •38. Теорема об аналитическом методе нахождения цены игры 2 и оптимальных стратегий игрока а.
- •39. Доказательство теоремы об аналитическом методе нахождения цены игры 2 и оптимальных стратегий игрока в и её следствия.
- •40. Геометрический метод нахождения цены игры m2 и оптимальных стратегий игрока в.
- •41. Теорема об аналитическом методе нахождения цены игры m2 и оптимальных стратегий игрока а и её следствия.
- •43. Определение и теорема о симметричной матричной игре.
- •44. Теорема о сведении решения пары взаимно двойственных задач линейного программирования к решению симметричной матричной игры.
- •45. Игры с природой: сущность, основные понятия, экономические примеры.
- •46. Математическая модель игры с природой. Показатель благоприятности состояния природы. Матрица рисков.
- •47. Критерий Байеса оптимальности чистых стратегиях относительно выигрышей.
- •48. Критерий Лапласа оптимальности смешанных стратегий относительно выигрышей.
- •49. Критерий Вальда.
- •50. Критерий крайнего оптимизма.
- •51. Критерий крайнего пессимизма Сэвиджа.
- •52. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
52. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
Критерий Гурвица был выдвинут в 1951 году Леонидом Гурвицем, как некоторая альтернатива, попытка разработать промежуточный критерий, который учитывает критику критериев Вальда и максимакса. В научной литературе он именуется критерием Гурвица: «Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица с коэффициентом оптимизма λ [0,1] оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей».
Данный критерий позволяет учитывать комбинацию наихудших состояний. Смысл его состоит в нахождении по специальной формуле эффективности всех стратегий игрока А и последующее сравнении данных показателей эффективности для выбора наиболее оптимальной стратегии, при условии полной неопределённости, т.е. вероятности состояния природы нам неизвестны. Другими словами, при выборе решения мы находим некоторый средний результат при состоянии, находящемся между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом.
Критерий Гурвица целесообразно применять в следующих ситуациях:
Информация о состояниях окружающей среды отсутствует или недостоверна;
Необходимо считаться возможным появлением наихудшего и наилучшего состояния природы;
Допускается некоторый риск.
Рассмотрим игру
с природой размера m
x
n,
m
2,
n
2,
с матрицей A=
(aij),
где i=1,2,…,m,
а j=1,2,…,n.
Пусть A1
,A2
,…,Am
– чистые
стратегии игрока А и П1,П2,...Пn
– состояния
природы П. Вероятности состояний
неизвестны.
Введём специальный коэффициент λ [0,1], которым обозначим количественную «меру оптимизма» игрока А при выборе стратегии. Данный коэффициент выбирает сам игрок, на основании интуиции, личного опыта, состояния окружающей среды или на основе статистических исследований результатов принятия решений.
Эффективность чистой стратегии Ai в смысле критерия Гурвица [(Hur)p (λ)] характеризуется показателем:
(Hur)pi (λ)= (1- λ)Wi + λMi , i = 1,2,…,m, (2.1)
где Wi и Mi - показатели эффективности стратегии Ai соответственно по критерию Вальда и по максимаксному критерию.
Таким образом, Игрок А при использовании критерия Гурвица с коэффициентом λ [0,1] занимает более взвешенную позицию, чем если бы он применил критерий Вальда или максимаксный критерий.
Если открыть скобки в равенстве (2.1) и несколько преобразовать данное выражение, то можно получить показатель эффективности (Hur)pi (λ) в форме линейной функции от аргумента λ [0,1] с угловым коэффициентом (Mi -Wi):
(Hur)pi (λ) = (Mi -Wi) λ + Wi (2.2)
Ценой игры в чистых стратегиях по критерию Гурвица с коэффициентом оптимизма λ относительно выигрышей или (Hur)p (λ)-ценой в чистых стратегиях называется максимальный из показателей эффективности:
(2.3)
Оптимальной во
множестве чистых стратегий по критерию
Гурвица с коэффициентом λ
относительно выигрышей, или (Hur)p
(λ)
– оптимальной во множестве
,
называется чистая стратегия Ak
с наибольшим (Hur)p
(λ)-показателем
эффективности:
(2.4)
Из определений (2.2) и (2.3) очевидно, что критерий Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей при λ = 0 превращается в критерий Вальда оптимальности чистых стратегий, а при λ = 1 – в максимаксный критерий оптимальности чистых стратегий.
Составим общий алгоритм нахождения оптимальной чистой стратегии игрока А относительно выигрышей с использованием критерия Гурвица:
1) Выбираем по строкам наименьший выигрыш и заполняем колонку Wi ;
2)Выбираем по строкам наибольший выигрыш и заполняем колонку Mi ;
3)Находим эффективность чистой стратегии по формуле:
(Hur)pi (λ)= (1- λ)Wi + λMi ; результаты заносим в соответствующую колонку в таблицу;
4)По методу максимина (критерий Вальда) и максимакса определяем наибольший из всех расчётных выигрышей в колонках Wi и Мi; по наибольшему значению (Hur)pi определяется оптимальная чистая стратегия данного игрока.
5)Для разрешения конфликтной ситуации составляем таблицу Гурвица относительно игрока В. В таблице меняем платёжную матрицу.
6)Далее также применяем обобщенный критерий Гурвица и метод максимина относительно игрока В.
7)Игрок, разрешающий
конфликтную ситуацию определяется по
наибольшему расчётному выигрышу из
соответствующих оптимальных стратегий
игроков, т.е. используется формула
.
Выбор показателя оптимизма λ логичен: вместо того, чтобы придерживаться двух крайностей в оценке ситуации в большинстве случаев целесообразно придерживаться некоторой промежуточной позиции, которая учитывает как наихудшее, так и наилучшее поведение природы.