
- •И.Н. Слинкина
- •Оглавление
- •Вопросы к блокам по курсу «Исследование операций» Блок 1
- •Блок 1.
- •1.1. Предмет и задачи исследования операций
- •1.2. Основные понятия и принципы исследования операций
- •1.3. Математические модели операций
- •1.4. Понятие линейного программирования
- •1.5. Примеры экономических задач линейного программирования. Задача о наилучшем использовании ресурсов
- •1.6. Примеры экономических задач линейного программирования. Задача о выборе оптимальных технологий
- •1.7. Примеры экономических задач линейного программирования. Задача о смесях
- •1.8. Примеры экономических задач линейного программирования. Транспортная задача
- •1.9. Основные виды записи задач линейного программирования
- •1.10. Способы преобразования
- •1.11. Переход к канонической форме
- •1.12. Переход к симметричной форме записи
- •Блок 2.
- •2.1. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования
- •2.2. Решение задач линейного программирования графическим методом
- •2.3. Свойства решений задачи линейного программирования
- •2.4. Общая идея симплексного метода
- •2.5. Построение начального опорного плана при решении задач линейного программирования симплексным методом
- •2.6. Признак оптимальности опорного плана. Симплексные таблицы
- •2.7. Переход к нехудшему опорному плану.
- •2.8. Симплексные преобразования
- •2.9. Альтернативный оптимум (признак бесконечности множества опорных планов)
- •2.10. Признак неограниченности целевой функции
- •2.11. Понятие о вырождении. Монотонность и конечность симплексного метода. Зацикливание
- •2.12. Понятие двойственности для симметричных задач линейного программирования
- •3.1. Несимметричные двойственные задачи
- •3.2. Открытая и закрытая модели транспортной задачи
- •3.3. Построение начального опорного плана. Правило "Северо-западного угла"
- •3.4. Построение начального опорного плана. Правило минимального элемент
- •3.5. Построение начального опорного плана. Метод Фогеля
- •3.6. Метод потенциалов
- •3.7. Решение транспортных задач с ограничениями по пропускной способности
- •3.8. Примеры задач дискретного программирования. Задача о контейнерных перевозках. Задача о назначении
- •3.9. Сущность методов дискретной оптимизации
- •3.10. Задача выпуклого программирования
- •3.11. Метод множителей Лагранжа
- •3.12. Градиентные методы
- •4.1. Методы штрафных и барьерных функций
- •4.2. Динамическое программирование. Основные понятия. Сущность методов решения
- •4.3. Стохастическое программирование. Основные понятия
- •4.4. Матричные игры с нулевой суммой
- •4.5. Чистые и смешанные стратегии и их свойства
- •4.6. Свойства чистых и смешанных стратегий
- •4.7. Приведение матричной игры к злп
- •4.8. Задачи теории массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания
- •4.9. Потоки событий
- •4.10. Схема гибели и размножения
- •4.11. Формула Литтла
- •4.12. Простейшие системы массового обслуживания
- •2. Одноканальная система массового обслуживания с неограниченной очередью.
- •Список рекомендуемой литературы
4.5. Чистые и смешанные стратегии и их свойства
Различают
стратегии чистые и смешанные. Чистая
стратегия
первого игрока (чистая стратегия
второго игрока) – это возможный ход
первого (второго) игрока, выбранный им
с вероятностью, равной 1.
Если
первый игрок имеет m
стратегий, а второй – n
стратегий, то для любой пары стратегий
первого и второго игроков чистые
стратегии можно представить в виде
единичных векторов. Например, для пары
стратегий
,
чистые стратегии первого и второго
игроков запишутся в виде:
,
.
Для пары стратегий
,
чистые стратегии можно записать в виде:
,
.
Теорема:
В матричной игре нижняя чистая цена
игры не превосходит верхней чистой цены
игры, т. е.
.
Определение:
Если для
чистых стратегий
,
игроковA
и В соответственно имеет место равенство
,
то пару чистых стратегий (
,
)
называют седловой точкой матричной
игры, элемент
матрицы, стоящий на пересеченииi-й
строки и j-го
столбца – седловым элементом платежной
матрицы, а число
— чистой ценой игры.
Пример: Найти нижнюю и верхнюю чистые цены, установить наличие седловых точек матричной игры
.
Решение.
Определим
нижние и верхние чистые цены игры:
,
,
.
|
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
|
А1 |
9 |
5 |
6 |
7 |
5 |
А2 |
1 |
4 |
3 |
8 |
1 |
А3 |
6 |
3 |
2 |
-4 |
-4 |
|
9 |
5 |
6 |
8 |
|
В
данном случае имеем одну седловую точку
(А1;
В2),
а седловой элемент равен 5. Этот элемент
является наименьшим в 1-й строке и
наибольшим во 2-м столбце. Отклонение
игрока А от максиминной стратегии А1
ведет к уменьшению его выигрыша, а
отклонение игрока В от минимаксной
стратегии В2
ведет к увеличению его проигрыша. Иными
словами, если в матричной игре имеется
седловой элемент, то наилучшими для
игроков являются их минимаксные
стратегии. И эти чистые стратегии,
образующие седловую точку и выделяющие
в матрице игры седловой элемент a12=5,
есть оптимальные чистые стратегии
и
соответственно игроков А и В.
Если
же матричная игра не имеет седловой
точки, то решение игры затрудняется. В
этих играх
.
Применение минимаксных стратегий в
таких играх приводит к тому, что для
каждого из игроков выигрыш не превышает
,
а проигрыш — не меньше
.
Для каждого игрока возникает вопрос
увеличения выигрыша (уменьшение
проигрыша). Решение находят, применяя
смешанные стратегии.
Определение:
Смешанной
стратегией первого (второго) игрока
называется вектор
,
где
и
(
,
где
и
).
Вектор p(q) означает вероятность применения i-й чистой стратегии первым игроком (j-й чистой стратегии вторым игроком).
Поскольку игроки выбирают свои чистые стратегии случайно и независимо друг от друга, игра имеет случайный характер и случайной становится величина выигрыша (проигрыша). В таком случае средняя величина выигрыша (проигрыша) – математическое ожидание – является функцией от смешанных стратегий р, q:
.
Определение:
Функция f(р,
q)
называется платежной функцией игры с
матрицей
.
Определение:
Стратегии
,
называются оптимальными, если для
произвольных стратегий
,
выполняется условие
(3.3).
Использование в игре оптимальных смешанных стратегий обеспечивает первому игроку выигрыш, не меньший, чем при использовании им любой другой стратегии р; второму игроку – проигрыш, не больший, чем при использовании им любой другой стратегии q.
Совокупность оптимальных стратегий и цены игры составляет решение игры.