- •Міністерство освіти і науки україни національний транспортний університет Дослідження операцій в моделюванні управлінських рішень
- •Isbn 978-966-632-185-8
- •I. Предмет і завдання дослідження операцій
- •1.1. Що таке дослідження операцій
- •1.2. Основні поняття та принципи дослідження операцій
- •1. 3. Математичні моделі операцій
- •1.4. Багатокритеріальні задачі дослідження операцій
- •1.5. Системний підхід до задач дослідження операцій
- •1.6. Типові класи задач дослідження операцій
- •1. Задачі управління запасами
- •2. Задачі розподілу ресурсів
- •3. Задачі ремонту і заміни обладнання
- •4. Задачі масового обслуговування
- •5. Задачі впорядкування
- •6. Задачі сітьового планування і управління (спу)
- •7. Задачі вибору маршруту (сітьові задачі на транспорті)
- •8. Комбіновані задачі
- •II. Класифікація методів оптимізації
- •2.1. Математичне формулювання загальної задачі оптимізації
- •2.2. Геометрична інтерпретація задач оптимізації
- •2.3. Класифікація методів оптимізації по виду цільової функції
- •2.4. Характеристика градієнтних методів пошуку екстремуму
- •III. Лінійне програмування
- •3.1. Задачі лінійного програмування
- •3.2. Основна задача лінійного програмування
- •3.3. Транспортна задача лінійного програмування
- •IV. Динамічне програмування
- •4.1. Метод динамічного програмування
- •4.2. Приклади розв’язання задач динамічного програмування
- •4.3. Завдання динамічного програмування в загальному вигляді. Принцип оптимальності
- •V. Елементи теорії масового обслуговування
- •5.1. Основні поняття теорії масового обслуговування
- •5.2. Класифікація систем масового обслуговування
- •5.3. Основні елементи систем масового обслуговування
- •5.4. Параметри смо і загальна методика дослідження
- •5.5. Системи масового обслуговування з відмовами
- •5.6. Кількісні показники смо з відмовами
- •5.7. Короткий опис основних типів пуассонівських смо
- •5.7.1. Смо з відмовами:
- •5.7.2. Смо з очікуванням і обмеженим потоком заявок
- •5.7.3. Смо змішаного типу з обмеженням по довжині черги
- •5.7.4. Смо змішаного типу з обмеженням за часом перебування заявки в черзі і на обслуговуванні
- •5.7.5. Приклади розв’язку задач тмо
- •VI. Теорія ігор
- •6.1. Ігрові моделі прийняття рішень
- •6.2. Прямокутні матричні ігри
- •6.3. Аналіз матричних ігр
- •6.4. Елементарні методи розв’язку ігор
- •6.4.1. Загальна схема розв’язання
- •6.4.2. Методи розв’язку гри 2 X 2
- •6.4.3. Методи розв’язання ігор 2хn
- •Ордината точки n дорівнює ціні гри ν, а абсциса дорівнює частоті застосування стратегії а1.
- •Аналітичний метод розв’язання гри 2хn
- •6.5. Загальний розв’язок гри m X n методом лінійного програмування
- •6.6. Наближені методи розв’язання матричних ігр
- •6.7. Приклади розв’язання задач теорії ігор
- •VII. Моделювання на пк
- •7.1. Поняття моделі і моделювання
- •7.2. Метод статистичних випробувань
- •7.3. Імітація випадкових впливів на пк
- •7. 4. Методи формування в пк базових впливів
- •7.5. Оцінка точності характеристик, отриманих методом статистичних випробувань. Необхідна кількість реалізацій
- •7.6. Приклади розв’язку задач методом статистичних випробувань
- •VIII. Метод cітьового планування
- •8.1. Поняття про сітьове планування та управління
- •8.2. Основні визначення
- •8.3. Основні елементи сітьового графіка
- •8.4. Правила побудови сітьового графіка
- •8.5. Часові параметри сітьових графіків
- •8.6. Способи розрахунку сітьових графіків
- •8.7. Оптимізація сітьових графіків
- •8.8. Імовірнісні тимчасові оцінки сітьових моделей
- •8.9. Укрупнення сітьових моделей
- •8.10. Зшивання сітьових моделей
- •Література
- •Для нотаток
6.4.2. Методи розв’язку гри 2 X 2
Розв’яжемо гру 2 x 2. Нехай відома платіжна матриця (Табл. 6.10). Припустимо, що гра не має сідлової точки, отже, нижня ціна гри не дорівнює верхній:
Таблиця 6.10
В А |
В1 |
В2 |
А1 |
а11 |
а12 |
А2 |
а21 |
а22 |
Тоді розв’язком гри є оптимальна змішана стратегія, яка складається з чистих стратегій А1 i А2, використаних з частотами р1 і р2 відповідно:
.
Оптимальна змішана стратегія має ту властивість, що яким б не були дії противника (якщо тільки він не виходить за границі своїх «корисних» стратегій), виграш буде дорівнювати ціні гри.
Якщо гравець В користується чистою стратегією В1, ціна гри визначається за формулою:
,
а якщо користується стратегією В2, то виграш буде дорівнювати:
.
Враховуючи, що р1 + р2 = 1, і підставляючи р2 = 1 – р1, маємо:
.
Після неважких перетворень маємо:
.
Звідси знаходимо частку застосування стратегії р1:
.
Ціну гри знайдемо, підставляючи значки р1 і р2 в будь-яке з попередніх рівнянь.
Якщо ціна гри відома, то для визначення оптимальної стратегії противника
,
Достатньо одного рівняння, наприклад:
,
Звідки, вираховуючи, що q1+q2=1, маємо
,
,
або
ГЕОМЕТРИЧНА ІНТЕРПРЕТАЦІЯ РОЗВ’ЯЗАННЯ ГРИ 2 X 2
Розглянемо гру 2 X 2 з платіжною матрицею (табл. 6.11)
Таблиця 6.11
В А |
В1 |
В2 |
А1 |
А11 |
а12 |
А2 |
А21 |
а22 |
Припустимо, що гравець А застосував стратегію А1 з частотою p, а стратегію А2 з частотою 1 – р, тобто гравець А додержується змішаної стратегії:
Якщо при цьому гравець В обирає свою чисту стратегію (наприклад В1), то виграш при цьому буде дорівнювати
.
(6.1)
Тут М
означає математичне сподівання виграшу
при змішаній стратегії
гравця А і чистій стратегії В1
гравця В.
В
прямокутній площині координат відкладемо
пряму, яка відповідає рівнянню (6.1) (рис.
6.1). При р = 0, М = а21,
при р = 1, М = а21.
Пряма В1В1
відповідає рівнянню (2,1), оскільки
значення р лежить в межах
:
р = 0 означає застосування гравцем А
числової стратегії А2,
а
р = 1 — застосування числової
стратегії А1.
М
А1
А2
В1
В1
а11
а21
0 р 1 р
Рис. 6.1
Отже
вісь ординат ОМ зображує стратегію А2,
перпендикуляр до осі ОР а точки р = 1
зображує стратегію А1.
Таким чином, якщо при стратегії противника
В1
застосувати стратегію
,
то середній виграш, який дорівнює в цьому випадку
зобразиться точкою М на прямій В1В1. Абсциса цієї точки дорівнює р. Пряму В1В1, що зображує виграш при стратегії В1, умовно називаємо «СТРАТЕГІЄЮ».
Очевидно, що так само можне бути зображена і стратегія В2 (рис. 6.2):
М А1
А2 В2
В1
В1
а22 а11
а21 а12
0 р 1 р
Рис. 6.2
При р = 0 М = а22, р2 = 1 М = а12.
Нам
необхідно знайти отриману стратегію
,
тобто таку, для якої мінімальний виграш
(при будь-якій поведінці гравця В) був
би максимальним. Для цього побудуємо
нижню границю виграшу при стратегіях
В1,
В2,
тобто ламану В1
N В2.
Ця нижня границя буде виражати мінімальний
виграш гравця А при будь-якій змішаних
стратегіях. Точка N, в якій цей мінімальний
виграш досягає максимума, визначає
розв’язок і ціну гри. Ордината точки N
є ціна гри, а її абсциса дорівнює Р-частоті
застосування стратегії А1
в оптимальній змішаній стратегії
.
В даному випадку розв’язок гри визначався
точкою перетину стратегій. Однак це не
завжди буде так.
На рис.
6.3 показано випадок, коли не дивлячись
на наявність перетину стратегій,
розвя’зок дає для обох гравців чисті
стратегії (А1
і В2),
а ціна гри
.
В цьому випадку матриця має сідлову
точку і стратегія А2
є завідомо невигідною.
А1
М А1
А
2
В1
А2
В2
В2
В2
В1
В1
В2
а
22
В1
0
1 0
1
Рис. 6.3
Рис. 6.4
У випадку, коли завідомо невигідна стратегія є у противника, геометрична інтерпретація має вигляд, зображений на рис. 6.4. Тут нижня межа виграшу співпадає зі стратегією В1.
Стратегія В2 для противника є завідомо невигідною.
