- •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
6.4.3. Методи розв’язання ігор 2хn
ГЕОМЕТРИЧНА ІНТЕРПРЕТАЦІЯ РОЗВ’ЯЗКУ ГРИ 2хn
Аналогічно може бути розв’язана будь-яка гра 2 х n. Нехай ми маємо дві стратегії А1 і А2, а противник n-стратегій В1, В2, …… Вn.
Платіжна матриця аij задана. Вона складається з двох рядків і n стовпців. Аналогічно випадку з двома стратегіями дамо задачі геометричне тлумачення n-стратегій противника зобразимо прямими (рис. 6.5)
М
А
А1
В2 В1
В4
В3 В3
N
М
В4 В2
В1 V
0 P 1 Р
Рис. 6.5
Будуємо нижню межу виграшу (ламану В1МN В2) і знаходимо на ній точку N з максимальною ординатою. Ця точка дає розв’язок гри — стратегію
Ордината точки n дорівнює ціні гри ν, а абсциса дорівнює частоті застосування стратегії а1.
В даному випадку оптимальна стратегія противника — суміш двох корисних стратегій: В4 і В2, які перетинаються в точці N. Застосування двох стратегій, відмінних від В2 та В4, є для противника невигідним.
Таким чином, будь яка гра 2хn зводиться до гри 2х2. Геометричне тлумачення гри 2хn робить можливість виділити з n стратегій дві корисні.
Аналітичний метод розв’язання гри 2хn
Аналітичний метод заснований на тому положенні, що гравець В має не більше двох корисних стратегій. Розглянемо гру, платіжна матриця якої показана в табл. 6.12.
Таблиця 6.12
В А |
В1 |
….. |
Вj |
….. |
Вn |
А1 |
а11 |
….. |
а1j |
….. |
а1n |
А2 |
а21 |
….. |
а2j |
….. |
а2 n |
Для розв’язку гри можна вибрати будь-які дві стратегії з В1, В2, …., ВП. Оберемо Вi і Вj (і ≠ j) і складемо матрицю гри 2х2, де гравець А має стратегії А1 і А2, а гравець В — стратегії Вi і Вj.
Таблиця 6.13
-
В
А
В1
В2
А1
а11
a12
А2
а21
a22
Користуючись аналітичним методом розв’язку гри 2х2, знаходимо р1, р2, ν, q1 і q2.
Нехай тепер гравець В обере будь-яку стратегію Вк (к=1,2,…, n), крім Вi, Вj, а гравець А дотримується змішаної стратегії SA:
Підраховує величину середнього очікування виграшу при виборі цих стратегій:
Тут можливі два приклади:
для R=1,2,… n, але R і,j
Якщо для всіх стратегій k=1,2, …. п буде виконуватись перше співвідношення, то обрана нами гра 2x2 (що відповідає стратегіям А1, А2 і Ві, Вj) дає розв’язок гри 2 x n. Якщо хоча б для одного k це співвідношення не виконується, то необхідно перекреслити наш розв’язок і обрати іншу пару стратегій.
