- •Математика в экономике Учебное пособие
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Программа дисциплины Цели и задачи освоения учебной дисциплины
- •Содержание дисциплины
- •I. Линейное программирование
- •1.1. Общая задача линейного программирования Задачи математического и линейного программирования
- •Математические модели простейших экономических задач Задача использования ресурсов
- •Задача о составлении рациона питания
- •Каноническая форма задачи линейного программирования
- •Приведение общей задачи линейного программирования к канонической форме
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.2. Графический метод решения задач линейного программирования Задача с двумя переменными
- •Графический метод решения задач линейного программирования с п переменными
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.3. Основные положения о решении злп
- •Теоремы о взаимосвязи опорных решений и угловых точек области допустимых решений
- •1.4. Симплексный метод решения задач линейного программирования Симплекс-метод
- •Симплексные таблицы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.5. Теория двойственности Виды математических моделей двойственных задач
- •Общие правила составления двойственных задач
- •Первая теорема двойственности
- •Вторая теорема двойственности
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.6. Транспортная задача линейного программирования
- •Формулировка транспортной задачи
- •Математическая модель транспортной задачи
- •Опорное решение транспортной задачи
- •Необходимое и достаточное условия разрешимости транспортной задачи
- •Метод вычеркивания
- •Методы построения начального опорного решения Метод северо-западного угла
- •Метод минимальной стоимости
- •Переход от одного опорного решения к другому
- •Распределительный метод
- •Метод потенциалов
- •Особенности решения транспортных задач с неправильным балансом
- •Алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов
- •Транспортная задача по критерию времени
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава II. Теория игр
- •2.1. Математические модели конфликтных ситуаций
- •2.2. Чистые и смешанные стратегии Основная теорема теории игр
- •Основная теорема теории игр
- •Геометрическая интерпретация игры 2x2, игры 2xп.
- •Общие методы решения конечных игр. Сведение их к задачам линейного программирования
- •Игры с «природой».
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава III. Теория массового обслуживания
- •3.1. Марковский случайный процесс
- •Понятие о марковском процессе
- •Потоки событий. Простейший поток.
- •Граф состоянии. Размеченный граф состояний
- •Уравнения Колмогорова для вероятностей состояния
- •Финальные вероятности состояний
- •3.2. Системы массового обслуживания
- •Смо с отказами
- •Смо с неограниченным ожиданием
- •Формулы для установившегося режима
- •Смо с ожиданием и с ограниченной длиной очереди
- •Формулы для установившегося режима
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава IV. Целочисленное программирование
- •4.1 Общая формулировка задачи целочисленного программирования Общая формулировка задачи
- •Графический метод решения задач
- •Прогнозирование эффективного использования производственных площадей
- •Метод Гомори
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава V. Нелинейное программирование
- •5.1. Задачи нелинейного программирования
- •Общая постановка задачи нелинейного программирования
- •Графический метод решения задач нелинейного программирования с двумя переменными
- •Задача с нелинейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений
- •5.2. Метод множителей Лагранжа. Постановка задачи
- •Расчет экономико-математической модели при нелинейных реализациях продукции.
- •5.3. Дробно-линейное программирование Математическая модель задачи
- •Алгоритм решения.
- •Сведение экономико-математической модели дробно-линейного программирования к задаче линейного программирования
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава VI. Динамическое программирование
- •6.1. Постановка задачи динамического программирования
- •Некоторые экономические задачи, решаемые методами динамического программирования Оптимальная стратегия замены оборудования
- •Оптимальное распределение ресурсов
- •Распределение инвестиций для эффективного использования потенциала предприятия
- •Нахождение рациональных затрат при строительстве трубопроводов и транспортных артерий
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава VII. Сетевые модели
- •7.1. Основные понятия сетевой модели Основные понятия
- •Расчет временных параметров сетевого графика
- •Построение сетевого графика и распределение ресурсов
- •Учет стоимостных факторов при реализации сетевого графика
- •Обоснование привлекательности проекта по выпуску продукции
- •Минимизация сети
- •Алгоритм решения
- •Нахождение кратчайшего пути
- •Задача замены автомобильного парка
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тест для самоконтроля
- •Список используемой литературы
- •Список рекомендуемой литературы Основная литература:
- •Дополнительная литература:
- •Ключ к тесту для самоконтроля
2.2. Чистые и смешанные стратегии Основная теорема теории игр
Придерживаясь максимальной стратегии, игрок А при любом поведении игрока В гарантирует себе выигрыш, который равен нижней цене игры α. Возникает вопрос: нельзя ли гарантировать ему средний выигрыш, больший чем α, если применять не одну - единственную "чистую" стратегию, а чередовать случайным образом несколько стратегий?
Такие комбинированные стратегии, состояния применений нескольких чистых стратегий, чередующихся по случайному закону с определённым отношением частот, в теории игр называются смешанными стратегиями.
Очевидно, каждая чистая стратегия является частным случаем смешанной, в которой все стратегии, кроме одной, применяются с нулевыми частотами, а данная - с частотой 1.
Оказывается, что применяя не только чистые, но и смешанные стратегии, можно для каждой конечной игры получить решение, то есть пару таких (в общем случае, смешанных) стратегий, что при применений их обоими игроками выигрыш будет равен цене игры. А при любом одностороннем отклонении от оптимальной стратегии выигрыш может измениться только в сторону, не выгодную для отклоняющегося.
Высказанное утверждение составляет содержание так называемой основной теоремы теории игр. Эта теорема была впервые доказана фон Нейманом в 1928 г.[7].
Основная теорема теории игр
Каждая конечная игра имеет, по крайней мере, одно решение (возможно, в области смешанных стратегий) [4].
Выигрыш, получаемый в результате решения, называется ценой игры.
Следствие 2. Каждая конечная игра имеет цену.
Очевидно, что цена игры v всегда лежит между нижней ценой игры α и верхней ценой игры β: α<v<β.
Введём специальное обозначение для смешанных стратегий. Если, например, наша смешанная стратегия состоит в применении стратегий А1, А2, А3 с частотами р1, р2, р3, причём р1+р2+р3=1, будем обозначать эту стратегию
.
Аналогично смешанную стратегию противника будем обозначать:
,
где q1, q2, q3 - частоты, в которых смешиваются стратегии В1, В2, В3; q1+q2+q3=1.
Оптимальные стратегии, образующие решения игры, будем обозначать SA*, SB*.
Определение 11. Стратегии, входящие в решение игры, называются активными.
Определение 12. Игра, в которой все стратегии обеих сторон являются активными, называется полностью усреднённой.
Решение игры обладает замечательным свойством.
Теорема 14. Если один из игроков придерживается своей оптимальной смешанной стратегией, то выигрыш остаётся неизменным и равным цене игры v независимо от того, что делает другой игрок, если только он не выходит за пределы своих активных стратегий [15].
Элементарные методы решения игр. Игры 2x2 и 2хп.
Если игра mxn не имеет седловой точки, то нахождение решения есть вообще довольно трудная задача, особенно при больших т и п.
Эту задачу можно упростить, если уменьшить число стратегий, вычёркивая излишние стратегии: дублирующие и заведомо невыгодные.
Рассмотрим, например, игру с матрицей
Таблица 15 - Игра, представленная в виде матрицы.
В А |
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
А1 |
1 |
2 |
4 |
3 |
А2 |
0 |
2 |
3 |
2 |
А3 |
1 |
2 |
4 |
3 |
А4 |
4 |
3 |
1 |
0 |
Стратегия А3 в точности повторяет ("дублирует") стратегию А1 поэтому любую из этих двух стратегий можно вычеркнуть.
Сравнивая почленно строки А1 и A2, видим, что каждый элемент строки А2 меньше (или равен) соответствующего элемента строки А1. Очевидно, мы никогда не должны пользоваться стратегией А2; она заведомо является невыгодной. Вычёркивая А3 и А2, приводим матрицу к более простому виду.
Далее замечаем, что для противника стратегия В3 заведомо невыгодна; вычёркивая её, приводим матрицу к окончательному виду.
Таблица 16 - Окончательная матрица игры.
В А |
В1 |
В2 |
В4 |
А1 |
1 |
2 |
3 |
А4 |
4 |
3 |
0 |
Таким образом, игра 4x4 вычёркиванием дублирующих и заведомо невыгодных стратегий сведена к игре 2x3 .
Замечание 2. Процедура вычёркивания дублирующих и заведомо невыгодных стратегий всегда должна предшествовать решению игры.
Наиболее простыми типами конечных игр, которые всегда можно решить элементарными способами, являются игры 2x2 и 2хп.
Рассмотрим игру 2x2 с матрицей (таблица 17).
Таблица 17 - Игра 2х2.
В А |
В1 |
В2 |
А1 |
а11 |
а12 |
А2 |
а21 |
а22 |
Здесь могут встретиться два случая:
1. игра имеет седловую точку;
2. игра не имеет седловую точку. Решение
Первый случай. Если игра 2x2 имеет седловую точку, то решение очевидно: это - пара чистых стратегий, пересекающихся в седловой точке.
Замечание 3. В игре 2x2 наличие седловой точки всегда соответствует существованию заведомо невыгодых стратегий, которые должны быть вычеркнуты при предварительном анализе.
Второй случай. Если седловой точки нет, то α≠β. Требуется найти оптимальную смешанную стратегию игрока А:
.
Она отличается тем свойством, что, каковы бы ни были действия противника (если только он не выходит за пределы своих «полезных стратегий»), выигрыш будет равен цене игры v.
В игре 2x2 обе стратегии противника являются «полезными», - иначе игра имела бы решение в области чистых стратегий (седловую точку).
Значит, если мы придерживаемся своей оптимальной стратегии
, то противник может пользоваться любой из своих чистых стратегий В1, В2, не изменяя среднего выигрыша v.
Отсюда имеем два уравнения:
.
(15)
Из которых, принимая во внимание, что p1 + р2 = 1, получим:
.
(16)
Цену игры v найдём, подставляя значение р1, р2 в любое уравнение (15). Если цена игры известна, то для определения оптимальной стратегии противника
достаточно одного
уравнения, например:
,
откуда, учитывая, что q1+
q2
= 1, имеем
,
q2
= 1- q1
. (17)
Пример 21. У нас (А) имеется два вида вооружения А1 и А2: у противника (В) -два вида помех: B1 и В2. Вероятность выполнения боевой задачи при различных комбинациях "вооружения" — "помехи" задана матрицей 2x2. Найти решение.
Таблица 18 - Заданная матрица игры.
В А |
В1 |
В2 |
Минимумы строк |
А1 |
0,2 |
0,8 |
0,2 |
А2 |
0,7 |
0,3 |
0,3* |
Максимумы столбцов |
0,7* |
0,8 |
|
Решение.
1. α = 0,3; β = 0,7. Игра не имеет седловой точки.
2. По формуле (16) находим:
=
р2 = 1 - p1=1-0,4=0,6
3. Цена игры
v=a11·р1+ a21·р2=0,2·0,4+0,7·0,6=0,5
4. По формуле (17) находим
;
q2
= 1- q1=1-0,5=0,5
5. Оптимальные стратегии А и В будут:
S*A=
Вывод. А должен в 40% всех случаях применять вооружение А1, а в 60% -вооружения А2. В должен в половине всех случаев применять помехи В1, а в половине - помехи В2. Если обе стороны, или, по крайней мере, одна из них, будут применять свои оптимальные стратегии, то вероятность выполнения боевой задачи будет равна v = 0,5.
