- •Определение модели. Моделирование как метод исследования систем. Этапы моделирования.
- •Этапы моделирования:
- •Этапы моделирования:
- •Симплексный метод (назначение метода, приведение систем к предпочтительному виду (3 случая), построение начального опорного плана).
- •Назначение метода
- •Приведение к предпочтительному виду (3 случая). Построение начального опорного плана (x0)
- •Назначение метода
- •Симплексный метод (назначение метода, признаки бесконечного множества решений, неограниченности целевой функции, несовместности системы).
- •Правила построения двойственных задач
- •П ример
- •Вторая теорема двойственности или теоремао дополняющей нежесткости.
- •Транспортная задача (тз). Постановка тз в матричной и математической форме, методы нахождения начального опорного плана.
- •Теорема о ранге матрицы.
- •Графы (понятие, определение, орграф, мультиграф, связный граф, дерево). Матричный способ задания графов.
- •Способы задания графов:
- •Алгоритм Прим, Краскал (назначение, пошаговая реализация).
- •Алгоритм Флойда (назначение, пошаговая реализация).
- •Задача нахождения кратчайших цепей между всеми парами узлов в сети. Алгоритм Флойда.
- •Алгоритм Форда-Фалкерсона (назначение, пошаговая реализация).
- •Алгоритм Форда-Фалкерсона:
- •Алгоритм Дейкстры (назначение, пошаговая реализация).
- •Алгоритм Дейкстры:
- •Алгоритм Басакера-Гоуэна:
- •Алгоритм Клейна. (Назначение, пошаговая реализация).
- •Алгоритм Клейна
- •Матричные игры. Определение понятий: игра, исход игры, функция выигрыша, максимин, минимакс, седловая точка, решение игры.
- •Смешанные стратегии. Оптимальные смешанные стратегии, цена игры, доминирующие стратегии, методы упрощения платежных матриц.
- •Графический метод решения матричных игр.
- •25) Решение матричных игр сведением к задаче линейного программирования.
- •Для игрока а:
Алгоритм Басакера-Гоуэна:
Шаг0: решение начинаем с нулевого потока v’ = 0
Шаг1: строим граф модифицированных стоимостей (Gf) по следующим правилам:
Множество вершин графа Gf совпадает с множеством вершин графа G
Если в графе G 0 < f(x,y) < c(x,y) тогда в графе Gf строим 2 дуги: прямую с длиной равной стоимости (l(x,y) = d(x,y)) и обратную с длиной равной минус стоимость (l(x,y) = -d(x,y))
Если в графе G f(x,y) = 0 то в графе Gf строим 1 прямую дугу с длиной равной стоимости
Если f(x,y)=c(x,y) то в графе Gf строим 1 обратную дугу с длиной равной минус стоимости
Шаг2: находим в графе Gf минимальный путь из S в T который обозначается P*. В исходном графе G определяем путь Р соответствующий Р*. На прямых дугах вычисляем (ипсилоп1) = с-f на обратных (ипсилон2) = f. После этого выбираем ипсилон = min {ип1, ип2, V-V’}. На прямых дугах поток увеличиваем на ипсилон, на обратных – уменьшаем.
Шаг3: получаем V’=V’ предыдущее + ипсилон. Если V’=V, то алгоритм свою работу заканчивает. В графе G построен поток мощности V минимальной стоимости.
Замечание: если задача на нахождение максимального потока минимальной стоимости то алгоритм свою работу заканчивает когда в графе Gf нет ни одного пути Р* из S в T.
Алгоритм Клейна. (Назначение, пошаговая реализация).
Постановка задачи: задана сеть к каждой дуге которой поставлено в соответствие 3 числа: с(х, у) – пропускная способность, f (x,y)– поток, d(x,y) – стоимость провоза единицы потока по дуге x,y. Требуется пропустить в сети допустимый поток заданной величины v или максимальный поток минимальной стоимости. .
Алгоритм Клейна
Решает задачу построения максимального потока минимальной стоимости.
Шаг0:
решение начинаем с любого потока f
и истока S
в сток T
мощности V.
Это может быть сделано подбором или с
помощью задачи о максимальном потоке
(алгоритм Форда-Фалкерсона). Вычисляем
стоимость пропущенного потока f
по формуле
Шаг1: строим граф модифицированных стоимостей Gf.
Шаг2: находим в графе Gf ориентированный цикл отрицательной длины P*, который будем обозначать df (P*) <0. Если в графе модифицированных стоимостей нет ни одного цикла отрицательной длины, то задача решена.
В сети построен поток минимальной стоимости заданной мощности. В противном случае переходим к шагу 3
Шаг3: в исходной сети G определяем замкнутый путь P соответствующий циклу P*. На прямых дугах пути P вычисляем ипсилон1(c-f), на обратных ипсилон 2 (f) находим эпсилон (минимальное 1 или 2). На прямых дугах увеличиваем поток, на обратных уменьшаем. Пересчитываем стоимость S(f) = Sпред.(f)+df(P*)*ипсилон. Переходим к шагу 1.
Матричные игры. Определение понятий: игра, исход игры, функция выигрыша, максимин, минимакс, седловая точка, решение игры.
Теория игр – это математическая теория конфликтных ситуаций. Её задача – выработка рекомендаций по рациональному образу действий участников конфликта.
Игрой называют упрощенную модель конфликтной ситуации. От реальной конфликтной ситуации она отличается тем, что ведется по определенным правилам. Стороны, участвующие в конфликтной ситуации, называются игроками.
Исход игры – это значение некоторой функции, называемой функцией выигрыша (платежной функцией). Эта функция задается либо таблицей, либо аналитическим выражением. Игра называется игрой с нулевой суммой, если один игрок выигрывает ровно столько, сколько проигрывает другой, т.е. сумма выигрыша их сторон равна нулю.
Личным ходом называется сознательный выбор игроком одного из возможных вариантов действий и его осуществление. Ходы бывают личные и случайные. Ход называется случайным, если выбор производится не игроком, а каким-либо механизмом (выбор карты, бросание монет).
Теория игр занимается анализом только тех игр, которые содержат личные ходы.
Число
называют
нижней чистой ценой игры (максимином),
а соответствующую ему стратегию –
максиминной.
Число
показывает, какой минимальный
гарантированный выигрыш может получить
игрок A,
правильно применяя свои чистые стратегии
при любых действиях игрока B.
Число бета = minmaxaij называют верхней чистой ценой игры (минимаксом), а соответствующую чистую стратегию – минимаксной.
Число бета показывает, какой минимальный гарантированный проигрыш может быть у игрока B при правильном выборе им своих чистых стратегий независимо от действий игрока A. Всегда альфа <= бета. Если альфа = бета, то говорят, что игра имеет седловую точку в чистых стратегиях и чистую цену игры V=альфа=бета. Стратегии, образующие седловую точку, называются оптимальными. Тройку (Ai*,Bj*,V) называют решением игры.
