
- •4. Максиминный и минимаксный принципы игроков. Показатели эффективности и неэффективности чистых стратегий.
- •5. Максимин и минимакс игры. Максиминные и минимаксные стратегии. Нижняя и верхняя цена игры в чистых стратегиях. Соотношение между ними.
- •Критерий решения игры в чистых стратегиях.
- •Доказательство утверждения .
- •Теорема об удовлетворительности игровой ситуации для игрока a.
- •Теорема об удовлетворительности игровой ситуации для игрока b
- •Равновесие в антагонистической игре.
- •Смешанные стратегии. Функция выигрыша и цена игры в смешанных стратегиях.
- •Теорема о существовании показателей эффективности и неэффективности смешанных стратегий в антагонистической игре.
- •Теорема о существовании нижней и верхней цен игры в смешанных стратегиях.
- •Теорема о соотношении нижней и верхней цен игры в чистых и смешанных стратегиях.
- •Основная теорема матричных игр Джона фон Неймана и седловая точка функции
- •Аналитическое решение игры 2×2 в смешанных стратегиях.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×2 и оптимальных стратегий игрока a.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×2 и оптимальных стратегий игрока b.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×n и оптимальных стратегий игрока a.
- •Геометрический метод нахождения цены игры m×2 и оптимальных стратегий игрока b.
- •2)В общем случае схема решения игры 2xn или nx2 графическим методом состоит в следующем.
- •Доминирование смешанных стратегий для игрока a.
- •Доминирование смешанных стратегий для игрока b.
- •Решение матричной игры m×n сведением к задаче линейного программирования для игрока a.
- •Решение матричной игры m×n сведением к задаче линейного программирования для игрока b.
- •Основные понятия и определения теории игр с природой.
- •Игры с природой. Показатель благоприятности состояния природы. Риск игрока, принимающего решение. Матрица рисков. Принятие решений в условиях риска и неопределённости.
- •Критерий Байеса оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Критерий Байеса оптимальности чистых стратегий относительно рисков.
- •Критерий Лапласа оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Критерий Лапласа оптимальности чистых стратегий относительно рисков.
- •Критерий (крайнего пессимизма) Вальда оптимальности чистых стратегий.
- •Максимаксный критерий (крайнего оптимизма) оптимальности чистых стратегий.
- •Критерий пессимизма – оптимизма Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Определение показателей оптимизма и пессимизма игрока, принимающего решения по критерию Гурвица относительно выигрышей.
- •Учёт выигрышей по критерию Гурвица крайним пессимистом, крайним оптимистом и нейтралом.
- •Критерий Севиджа
- •Миниминный критерий.
- •Критерий пессимизма – оптимизма Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно рисков.
- •Критерий Гермейера оптимальности чистых стратегий
- •Критерий Ходжа – Лемана оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Основные понятия и определения в теории неантагонистических (бескоалиционных) игр. Способы задания неантагонистической игры.
- •Стратегическая форма игры. Чистые и смешанные стратегии игроков в неантагонистических (бескоалиционных) играх. Доминирование стратегий.
- •Равновесие по Нэшу в чистых стратегиях.
- •Семейная пара принимает решение о месте куда они могут пойти в свободное время. Так он предлагает футбол, а она балет
- •Равновесие по Нэшу в смешанных стратегиях.
- •46. Аналитическое решение биматричных игр 2×2.
- •Аналогичный анализ можно провести для второго игрока.
- •47. Геометрическое решение биматричных игр 2×2
- •48. Модель дуополии по Курно.
- •49. Модель дуополии по Бертрану.
- •50. Модель «Проблема общего».
- •51. Оптимальность по Парето в неантагонистических (бескоалиционных) играх.
- •52. Позиционная форма игры.
- •53. Понятие о конечных играх с совершенной информацией.
- •54. Стратегическая форма позиционной игры с совершенной информацией.
- •55. Равновесие по Нэшу в позиционной игре с совершенной информацией.
- •56. Обратная индукция и позиционные игры с совершенной информацией.
- •57. Модель дуополии по Штакельбергу.
- •58. Модель последовательного торга.
- •59. Модель «инвесторы и банк».
Игры с природой. Показатель благоприятности состояния природы. Риск игрока, принимающего решение. Матрица рисков. Принятие решений в условиях риска и неопределённости.
В игре с природой действуют два игрока, только один из которых действует осознанно. Этого игрока далее будем называть лицом, принимающим решения, обозначим его символом A. Природа, являясь вторым участником игры, не является ни противником, ни союзником игрока A, ибо она не действует осознанно злонамеренно против игрока A или за одно с ним, а принимает неопределённым образом то или иное свое состояние, не преследуя конкретной цели и абсолютно безразлично к результату игры. При этом игрок A на состояния природы не может оказывать никакого влияния.
Одним из
важных предположений в теории игр с
природой является предположение о том,
что в любой момент времени природа П
может находиться только в одном (но
неизвестно, в каком) из n
состояний П1,
П2,
…, Пn,
то есть состояния природы разделены
между собой во времени. Совокупность
состояний природыП
формируется либо на основе имеющегося
опыта анализа состояний природы, либо
в результате предположений и интуиции
экспертов.
Для
описания игры с природой необходимо
также множество стратегий игрока A:
.
Результаты реализации стратегий при различных состояниях природы могут быть описаны матрицей V:
.
Будем предполагать, что в платёжной матрице игры представлены выигрыши лица, принимающего решения.
Показателем
благоприятности
состояния
природы для увеличения выигрыша
называется наибольший выигрыш при этом
состоянии, т.е. наибольший элемент вj-м
столбце матрицы игры:
,
,
Риском
игрокаA
при выборе им стратегии
в условиях состояния
природы называется разность между
показателем благоприятности
состояния природы
и выигрышем
,
т.е. разность между выигрышем, который
игрокA
получил бы, если бы знал заранее, что
природа примет состояние
,
и выигрышем, который он получит при этом
же состоянии
,
выбрав стратегию
,
т.е.
.
Матрица
рисков
Ситуацию, когда известны вероятности состояний природы, назовём ситуацией принятия решений в условиях риска. Когда вероятности неизвестны, будем называть соответствующую ситуацию принятия решений ситуацией неопределённости.
Критерий Байеса оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
Пусть
известны состояния П1
… Пn
и вероятности q1
… qn
, с
которыми природа П реализует эти
состояния. Тогда мы находимся в ситуации
принятия решения в условиях риска.
Показателем эффективности стратегии
по критерию Байеса относительно выигрышей
называется среднее значение, или
математическое ожидание выигрышаi-й
строки с учётом вероятностей всех
возможных состояний природы:
,
.
Оптимальной
среди чистых
стратегий
по критерию Байеса относительно выигрышей
считается стратегия
с максимальным показателем эффективности:
(матрица выигрышей),
(матрица потерь).
Критерий Байеса относительно выигрышей и относительно рисков эквивалентны, т.е. если стратегия Sio является оптимальной по критерию Байеса относительно выигрышей, то она является оптимальной и по критерию Байеса относительно рисков, и наоборот.
Пример.
|
|
|
|
vi |
S1 |
2 |
6 |
4 |
4,6 |
S2 |
5 |
1 |
3 |
2,4 |
Для
матрицы выигрышей:
,
.
Для матрицы потерь:
,