- •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
Геометрическая интерпретация игры 2x2, игры 2xп.
Пусть имеется игра 2x2 (таблица 17).
В
озьмём
участок оси абсцисс длиной 1 и проведём
через его концы А1
и А2
два перпендикуляра к оси абсцисс: ось
I
и II.
На оси I
будем откладывать выигрыш при стратегии
А1
на оси II
- выигрыш при стратегии А2.
Рассмотрим стратегию противника В1
она даёт две точки на осях I
и II
с ординатами, соответственно, а11
и а21.
Проведём через эти точки прямую B1B1.
Рисунок 11
Очевидно, если мы при стратегии противника В1 будем применять смешанную стратегию, то наш средний выигрыш, равный в этом случае a11p1+a21p2, изобразится точкой М на прямой В1В1; абсцисса этой точки равна р2. Прямую В1В1 изображающую выигрыш при стратегии В1 будем условно называть "стратегией В1". Очевидно, точно таким же образом может быть построена и стратегия В2.
Р
исунок
12
Нам нужно найти оптимальную стратегию S *A, т.е. такую, для которой минимальный выигрыш (при любом поведении В) обращался бы в максимум. Для этого построим нижнюю границу выигрыша при стратегиях В1В2, т.е. ломаную B1NB2. Эта нижняя граница будет выражать минимальный выигрыш игрока А при любых его смешанных стратегиях; точка N, в которой этот минимальный выигрыш достигает максимума, и определяет решение и цену игры. Ордината точки N есть цена игры v, a её абсцисса равна р2 - частоте применения стратегии А2 в оптимальной смешанной стратегии SA [6].
В
нашем случае решение игры определялось
точкой пересечения стратегий. Однако,
это не всегда будет так. На рисунке 13
показан случай, когда, несмотря на
наличие пересечения стратегий, решение
даёт для обоих игроков чистые стратегии
А2
и В2,
а цена игры
v=a22.
Рисунок 13
В данном случае матрица имеет седловую точку, и стратегия А1 является заведомо невыгодной, т.к. при любой чистой стратегии противника она даёт меньший выигрыш, чем А2.
В
случае, когда заведомо невыгодная
стратегия имеется у противника,
геометрическая интерпретация имеет
вид, представленный на рисунке 14.
Рисунок 14
В данном случае нижняя граница выигрыша совпадает со стратегией В1 стратегия В2 для противника является заведомо невыгодной.
Мы пришли к следующему графическому способу нахождения оптимальной стратегии:
1. построить линии стратегий В;
2. обвести нижнюю границу выигрыша;
3. найти на ней максимум, он будет равен цене игры v и разделит отрезок между точками А1 и А2 в отношении р2:р1.
Оптимальную стратегию В можно найти, построив вместо нижней границы выигрыша верхнюю границу и на ней искать не максимум, а минимум.
Игра 2хп.
Совершенно
аналогично может быть решена любая игра
2хп,
где у нас имеются всего две стратегии,
а у противника - произвольное число.
Пусть мы располагаем двумя стратегиями:
А1 и
А2,
а противник - "п"
стратегиями: В1,
В2,…,
Вn.
Матрица ║aij║
задана; она состоит из двух строк и "п"
столбцов. Аналогично случаю двух
стратегий дадим задаче геометрическую
интерпретацию; "п"
стратегий изобразятся "п"
прямыми. Строим нижнюю границу выигрыша
(ломаную B1MNB2)
и находим на ней точку N с максимальной
ординатой. Эта точка даёт решение игры
(стратегию
);
ордината точки N равна цене игры v,
а абсцисса равна частоте р2
стратегии А2.
Р
исунок
15
В данном случае оптимальная стратегия противника получается применением смеси двух "полезных" стратегий: В2 и В4, пересекающихся в точке N. Стратегия В3 является заведомо невыгодной, а стратегия В1 - невыгодной при оптимальной стратегии S *A .
Если А будет придерживаться своей оптимальной стратегии, то выигрыш не изменится, какой бы из своих "полезных" стратегий ни пользовался В, однако, он изменится, если В перейдёт к стратегиям B1 или В3.
В теории игр доказывается, что и любой конечной игры mxn имеется решение, в котором число "полезных" стратегий той и другой стороны не превосходит наименьшего из двух чисел m и n. В частности, из этого следует, что игры 2хп всегда имеют решение, в котором с той и другой стороны участвует не более двух "полезных" стратегий.
Непосредственно по чертежу находим пару "полезных" стратегий противника Bj и Вк пересекающихся в точке N (если в точке N пересекается более двух стратегий, берём любые две из них). Мы знаем, что если игрок А придерживается своей оптимальной стратегии, то выигрыш не зависит от того, в какой пропорции применяет В свои "полезные" стратегии, следовательно,
(16)
Из этих уравнений и условия р2=1-р1, находим р1, р2 и цену игры v.
Зная цену игры, можно сразу определить оптимальную стратегию игрока В.
.
Для этого решается, например, уравнение
qj а1j+ qk а1k=v, где qj + qk =1.
В случае, когда мы располагаем m стратегиями, а противник - всего двумя, очевидно, задача решается совершенно аналогичным способом; достаточно заметить, что, изменяя знак выигрыша на обратный, можно превратить игрока А из "выигрывающегося" в "проигрывающегося". Можно решить игру и без перемены знака выигрыша; тогда задача решается непосредственно для В, но строится не нижняя, а верхняя граница выигрыша. На границе ищется точка N с минимальной ординатой, которая и есть цена игры v.
