
- •Основные понятия исследования операций
- •Общая постановка задачи исследования операций
- •3. Экономика – математическое моделирования. Основные понятия и определения.
- •4. Математическое программирование
- •5. Постановка задачи линейного программирования.
- •6. Формы представления злп.
- •7.Двойственная задача линейного программирования
- •8. Первая и вторая теоремы двойственности
- •9. Третья теорема двойственности:
- •10. Решения задачи линейного программирования графический методом. Алгоритм решения
- •11. Симплекс-метода решения задач линейного программирования
- •12.Составление симплекс таблиц. Критерий оптимальности
- •Признак оптимальности опорного плана
- •14. Транспортная задача. Постановка задачи
- •15. Транспортная задача. Математическая модель транспортной задачи.
- •16. Транспортная задача открытого и закрытого типа. Математическая модель двойственной задачи.
- •17. Определения транспортной задачи.
- •18. Алгоритм решения транспортных задач. Метод наименьшего элемента
- •19. Метод потенциалов.
- •20. Целочисленное программирования. Постановка задачи целочисленного программирования.
- •21.Метод ветвей и границ.
- •22. Графический метод решения задачи целочисленного программирования. Алгоритм.
- •23. Задача коммивояжера.
- •24.Динамическое программирование. Постановка задачи.
- •25. Принцип оптимальности Беллмана.
- •26.Формулировка задачи и характеристики смо
- •27.Смо с отказами.
- •28.Смо с неограниченным ожиданием
- •29.Смо с ожиданием и с ограниченной длиной очереди
- •30.Сетевое планирование. Основные понятия метода сетевого планирования
- •31.Расчет сетевых графиков
- •32.Нелинейное программирование.
- •33. Условий и безусловий экстремум
- •34.Теория игр. Основные понятия.
- •35.Антагонистические игры.
- •36. Игры с « природой». Критерий Вальда.
- •37. Игры с природой. Критерий Гурвица. Критерий. Сэвиджа.
- •38. Игры с природой. Критерий Лапласа. Критерий Байеса.
35.Антагонистические игры.
Прежде всего, надо уметь находить верхнюю и нижнюю цены игры, т.к. достаточно много игр решается в чистых стратегиях.
Найти нижнюю и верхнюю цены игры для матрицы
Ai |
Bj |
αi α=max αi |
||
B1 |
B2 |
B3 |
||
A1 |
0.4 |
0.6 |
0.8 |
0.4 |
A2 |
1.1 |
0.7 |
0.9 |
0.7 |
A3 |
0.7 |
0.3 |
0.5 |
0.3 |
βJ β = min βJ |
1.1 |
0.7 |
0.9 |
|
Для этой матрицы видно, что α = β = 0,7 = (А2, В2).
Общее значение нижней и верхней цены игры α = β = ν называется чистой ценой игру. Седловой точке соответствует пара минимаксных стратегий, эти стратегии называются оптимальными, а их совокупность - решением игры.
Если седловой точки нет, то можно применить графический способ или составить модель и решить симплекс-методом.
Геометрический способ решения антагонистических игр
Геометрический способ решения игр с нулевой суммой применяется к играм, где хотя бы у одного игрока только две стратегии. Иногда возможно упростить игры, применяя следующие принципы:
1. Игрок А стремится увеличить свой выигрыш, поэтому он не будет использовать стратегии, которые заведомо дают ему меньшие суммы;
2. Игрок В стремится уменьшить свой проигрыш, поэтому он не будет использовать стратегии, которые заведомо отнимают большие суммы.
Р
ассмотрим
платежную матрицу
7 |
6 |
5 |
4 |
2 |
5
|
4 |
3 |
2 |
3 |
5 |
6 |
6 |
3 |
5 |
2 |
3 |
3 |
2 |
4 |
Упростим матрицу, вычеркивая заведомо невыгодные стратегии игроков.
Путем упрощения, ее можно свести к матрице (2 * 2)
ВJ АJ |
В1 |
В2 |
A1 |
4 |
2 |
A2 |
3 |
5 |
р1 - вероятность применения игроком А стратегии A1;
р2 - вероятность применения игроком А стратегии A2.
Так как р1+ р2=1, то р2=1- р1. Тогда получим:
Чистые стратегии игрока В |
Ожидаемые выигрыши игрока А |
В1 |
4 р1+3 р2= (4-3)р1+3=р1+3 |
В2 |
2 р1+5 р2=(2-5)р1+5=-3р1+5 |
На оси Ох разместим точки р1=0 и р1=1, через которые проведем прямые, перпендикулярны оси Ох. Подставляя р1=0 и р1=1 в выражение р1+3, найдем значения, которые отложим на соответствующих перпендикулярных прямых. Соединив эти точки, получим прямую.
Аналогично рассмотрим выражение -3р1+5.
Оптимальная стратегия первого игрока найдется из равенства выражений
р1+3 и -3р1+5: р1= р2=0,5. SA = (0,5; 0; 0,5; 0), при этом цена игры равна 3,5.
Для второго игрока оптимальная стратегия ищется аналогично.
Если же игра не сводится путем упрощения к 2 x n или m x 2, то составляется математическая модель и задача решается симплекс-методом.