Ответы к ГОСу / 23

23. Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Смешанные и оптимальные смешанные стратегии. Метод сведения решения матричных игр к задаче линейного программирования.

Матричной называют парную игру с нулевой суммой при условии, что каждый игрок имеет конечное число чистых стратегий. Парная игра с нулевой суммой задается формально матрицей игры – матрицей А = {a_ij}, элементы которой определяют выигрыш первого игрока (и проигрыш второго), если первый игрок выберет i-ю стратегию, а второй - j-ю стратегию. Пара (i₀,j₀) называется седловой точкой матрицы (решением игры), если выполняются условия: (max по столбцу (I игрок), min по строке (II игрок))

Значение функции выигрыша в седловой точке называется ценой игры.

Седловая точка обеспечивает равновесие в игре, но она существует не всегда (н-р, в 2-х пальцевой игре Морра ее нет). В случае, когда нет седловой точки игрокам не выгодно пользоваться одной и той же стратегией, так как в этом случае противник будет выбирать наилучший для себя вариант. Тогда выбор стратегий должен быть вероятностным – выбор осуществляется случайным образом с определенными вероятностями.

Если обозначить через вероятности выбора i-ой стратегии первым игроком. При этом:

Сумма равна 1, так как он обязан что-то выбрать, у него нет возможности не выбрать

А через вероятности выбора j-ой стратегии вторым игроком:

то наборы и называются смешанными стратегиями первого и второго игроков соответственно. Смешанная стратегия – это набор вероятностей чистых стратегий.

Тогда выигрыш первого игрока при условии, что он выбирает i-ю стратегию, а второй – j-ю стратегию составит .

Функция выигрыша первого игрока – мат. ожидание выигрыша первого игрока. Соответственно средний выигрыш второго игрока = –M(x, y)

Любая матричная игра имеет решение в смешанных стратегиях, т.е. существует

Решение задачи (нахождение оптимальных смешанных стратегий) заключается в нахождении седловой точки функции M(x, y) на множестве . Оптимальность понимается в том смысле, что набор устраивает игроков, никто не хочет выбирать другие стратегии.

Тогда и называются оптимальными смешанными стратегиями игроков. Задачи заключается в нахождении оптимальных смешанных стратегий игроков и цены игры

Метод сведения решения матричных игр к задаче линейного программи­рования. (II метод)

Пусть игра определена матрицей и ценой игры V. По следствию теоремы об оптимальности смешанных стратегий:

Если для смешанных стратегий () и числа V одновременно выполняются (1) и (2), то

– оптимальные стратегии игроков (m + n неравенств) (*)

1) Рассмотрим левую часть:

Решение СЛАУ сводится к задаче ЛП.

(1)

2) Рассмотрим правую часть (аналогично):

V меняем на W, так как системы (1)-(2) независимы, поэтому они имеют разные переменные.

(2)

Допустим, решили задачи и получили:

Если в этих решениях последние координаты совпадали бы, то выполнялись бы неравенства:

Тогда для каких-то выполнялось бы следствие теоремы оптимальности.

Покажем двойственность.

Необходимо получить двойственные задачи.

Обозначим

{неравенства (3)-(4) лучше написать в развернутом виде, чтобы была видна двойственность}

(3)

ЗАМ:

Аналогично для второй задачи:

(4)

Задачи (3) и (4) – двойственные, т.е. решение одной можно найти из решения другой (в последней симплекс-таблице в строке оценок на местах, соответствующих дополнительным переменным). Значения линейных форм в оптимальной точке совпадут. Поэтому, получив решения , получим

Алгоритм решения:

1. по матрице А построить задачи (3) и (4)

2. найти решения задач

тогда – цена игры, оптимальные стратегии игроков:

Преимущества и недостатки метода:

+ сразу получаем решение игры, т.е. не надо переобозначать

+ можно решать игры с любой ценой игры

– больше на 2 переменные

– надо вводить дополнительные переменные, так как