Стратегии p = ( p1 , p2 , …, pm ) и q = (q1 , q2 , …, qn ) называются оп-
тимальными смешанными стратегиями соответственно первого и второго игрока, если
M (p, q ) M (p , q ) M (p , q) .
Если у обоих игроков есть оптимальные смешанные стратегии, то
пара (p , q ) называется решением игры (или седловой точкой в смешан- |
ных стратегиях), а число ν = M (p , q ) — |
ценой игры. |
ПРИМЕР 10.1.3. Требуется найти решение игры из примера 10.1.2 в |
смешанных стратегиях. |
|
Решение. Платежная матрица |
|
−1 |
3 |
Α = |
|
3 |
−5 |
была построена ранее.
Пусть первый игрок выбирает свою первую стратегию с вероятностью p [0, 1] , а вторую стратегию — соответственно с вероятностью (1 – p), т. е. первый игрок играет со смешанной стратегией p = ( p, 1 − p) .
Обозначим ν j ( p) ожидаемый выигрыш (т. е. математическое ожи-
дание выигрыша) первого игрока, если второй игрок при этом выберет свою j-ю стратегию. В нашем случае ν1 ( p) = (−1) p + 3(1 − p) , ν2 ( p) = 3 p + (−5)(1 − p) . Построим графики этих функций на рис. 10.1.1, а [удобно строить эти графики, последовательно подставляя вместо p нуль и единицу, например, для первой функции при p = 0 получаем ν1 (0) = 3 , а при p = 1 будем иметь ν1 (1) = −1 ].
Второй игрок так выбирает свои стратегии, чтобы обеспечить первому минимальный выигрыш:
ν( p) = min{ν1 ( p), ν2 ( p)}
(эта функция отмечена на рис. 10.1.1, а жирной линией). Иными словами, второй игрок в любом случае заставит первого выиграть как можно меньше, т. е. в рассматриваемой игре при p p [где p соответствует максимуму функции ν( p) ] второй игрок будет выбирать свою вторую страте-
гию, и первый игрок будет выигрывать ν2 ( p) , при p p второй игрок будет выбирать первую стратегию, и первый игрок будет выигрывать
ν ( p) . Наилучший для первого игрока выбор соответствует ν = max ν( p) ,
1 p [0, 1]
т. е. p = p , при этом цена игры равна ν.
В нашем |
случае p = 2 / 3 [эта точка определяется из условия |
ν1 ( p) = ν2 ( p) или − p + 3(1 − p) = 3 p − 5(1 − p) ]. Таким образом, |
оптималь- |
ной смешанной |
стратегией первого игрока |
является |
стратегия |
p = (2 / 3, 1/ 3) , при этом цена игры равна ν = ν (2 / 3) = ν |
2 |
(2 / 3) =1/ 3 — вне |
|
1 |
|
|
|
зависимости от того, какую стратегию выберет второй игрок, первый игрок будет выигрывать в среднем за большое число партий по 1/3 руб. за одну партию.
νi(p) |
|
|
ν1(p) |
ν2(p) |
|
1 |
|
|
|
|
p |
0 |
p* = 2/3 |
|
1/2 |
1 |
а) гарантированный выигрыш первого игрока |
|
в зависимости от его смешанной стратегии |
|
μj(q)
1
q
0 
б) верхняя граница проигрыша второго игрока в зависимости от его смешанной стратегии
Рис. 10.1.1. Гарантированный выигрыш первого игрока
иверхняя граница проигрыша второго игрока в игре «Угадывание монеты»
взависимости от их смешанных стратегий
Найдем теперь оптимальную смешанную стратегию второго игрока. Пусть он выбирает первую стратегию с вероятностью q [0, 1], а вторую
—с вероятностью (1 – q), т. е. вектор смешанной стратегии второго игрока
имеет вид q = (q, 1 − q) . Тогда проигрыш второго игрока равен μ1 (q) = −q + 3(1 − q) , если первый игрок выбирает свою первую стратегию, и μ2 (q) = 3q − 5(1 − q) , если первый игрок выбирает свою вторую стратегию
(см. рис. 10.1.1, б).
Наилучшее с точки зрения второго игрока значение q определяется
из условия min max{μ1 (q), μ2 (q)} . Как видно из рис. 10.1.1, б, это означает |
q [0, 1] |
|
(q) , откуда q* = 2/3. Поэтому оптимальная |
в данном случае, что μ (q) = μ |
2 |
1 |
|
|
|
|
смешанная стратегия второго игрока равна q = (2 / 3, 1/ 3) . |
ПРИМЕР 10.1.4. Рассмотрим игру с платежной матрицей |
−2 |
3 |
4 |
−1 |
Α = |
|
2 |
−4 |
−3 |
. |
|
|
1 |
Требуется найти оптимальные смешанные стратегии игроков. Решение. Вначале проверим, имеет ли данная игра седловую точку
в чистых стратегиях. Нижняя цена игры
α = max min aij |
=max{−2, − 4} = −2 , |
i=1,2 j=1,2,3,4 |
|
а верхняя цена |
|
β = min max aij |
=min{2, 3, 4, 1} =1, |
j=1,2,3,4 i=1,2 |
|
т. е. a ¹ b , значит, седловой точки в чистых стратегиях в игре нет.
Пусть первый игрок играет со смешанной стратегией p = ( p, 1 − p) . Обозначим ν j ( p) ожидаемый выигрыш первого игрока, если вто-
рой игрок при этом выберет свою j-ю стратегию. В нашем случае
ν1 ( p) = (−2) p + 2(1 − p), |
ν2 |
( p) = 3 p + (−4)(1 − p), |
ν3 ( p) = 4 p + (−3)(1 − p), |
ν4 |
( p) = p + (−1)(1 − p). |
Графики этих функций построены на рис. 10.1.2.
Второй игрок так выбирает свои стратегии, чтобы обеспечить первому минимальный выигрыш: ν( p) = min{ν1 ( p), ν2 ( p), ν3 ( p), ν4 ( p)} (эта функция отмечена на рис. 10.1.2 жирной линией). Иными словами, при
p [0, p ) |
[где p = 6 /11 |
определяется из условия ν ( p) = ν |
2 |
( p) ] второй |
|
|
1 |
|
игрок будет выбирать свою вторую стратегию, и первый игрок будет выигрывать ν2 ( p) , при p ( p , 1] второй игрок будет выбирать первую стратегию, и первый игрок будет выигрывать ν1 ( p) . Наилучший для первого
игрока выбор при этом соответствует ν = max ν( p) . Итак, оптимальной
p [0, 1]
смешанной стратегией первого игрока является стратегия p = (6 /11, 5 /11) , при этом цена игры равна ν = ν1 (6 / 11) = ν2 (6 / 11) = −2 / 11.
|
|
|
νi(p) |
ν3(p) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
ν4(P) |
|
|
|
|
|
|
|
|
p |
0 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ν2(p) |
ν1(p) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 10.1.2. Гарантированный выигрыш первого игрока в примере 10.1.4 при различном выборе смешанной стратегии
Отметим, что второй игрок, действуя разумно, никогда не будет выбирать третью и четвертую стратегии, поэтому вектор оптимальной смешанной стратегии второго игрока имеет вид (q, 1 − q, 0, 0) .
Тогда проигрыш второго игрока равен μ1 (q) = −2q + 3(1 − q) , если первый игрок выбирает свою первую стратегию, и μ2 (q) = 2q − 4(1 − q) , ес-
ли первый игрок выбирает свою вторую стратегию. Значение q определя-
ется из условия μ1 (q) = μ2 (q) , оно равно q = 7 /11. Итак, оптимальная смешанная стратегия второго игрока равна q = (7 /11, 4 /11, 0, 0) .
Мы рассмотрели два примера матричных игр, в которых у первого игрока р о в н о д в е с т р а т е г и и (а у второго игрока произвольное количество стратегий: две или более) — такие игры можно решить графическим способом. Сформулируем теперь теорему, дающую способ решения матричных игр, в которых и у первого, и у второго игрока произвольное количество стратегий. Оказывается, что в общем случае любая матричная игра с произвольным числом стратегий у игроков может быть сведена к паре взаимно двойственных задач линейного программирования, и эти задачи имеют оптимальные решения.
ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА ТЕОРИИ МАТРИЧНЫХ ИГР. В любой матричной игре у
игроков есть оптимальные смешанные стратегии.
Доказательство. Пусть рассматривается игра с платежной матрицей A (10.1.1), в с е э л е м е н т ы к о т о р о й с т р о г о п о л о ж и т е л ь н ы; p = ( p1, p2 , …, pm ) и q = (q1, q2 , …, qn ) — смешанные стратегии первого и второго игрока.
Математическое ожидание выигрыша первого игрока
m n
M (p, q) = ∑∑aij pi q j
i=1 j=1
274
при любом выборе игроками своих смешанных стратегий p и q будет положительным, так как все элементы платежной матрицы положительны, среди неотрицательных pi есть хотя бы одно строго положительное число и среди неотрицательных qj также есть хотя бы одно строго положительное.
Пусть первый игрок выбирает такую стратегию p, чтобы математическое ожидание его выигрыша независимо от того, какую стратегию выберет второй игрок, было не меньше некоторой гарантированной величины
r (нижняя цена игры α = max |
min a |
> 0 , поскольку все платежи a > 0 , |
i=1,2,…,m j=1,2,…,n ij |
|
|
ij |
а r, очевидно, не меньше α , поэтому r > 0): |
|
|
a11 p1 + a21 p2 + + am1 pm r, |
|
|
|
|
r, |
a12 p1 + a22 p2 + + am 2 pm |
|
|
|
|
(10.1.2) |
|
|
|
|
|
a p + a p + + a p |
m |
r. |
1n 1 |
2n 2 |
mn |
|
При этом |
|
|
|
|
pi 0, i =1, 2, …, m, |
p1 + p2 + + pm =1. |
Введем новые обозначения
xi = pi / r, i =1, 2, …, m
и разделим все неравенства системы (10.1.2) на положительное число r, получим следующую систему:
a11x1 + a21x2 + + am1xm 1, |
|
|
|
|
|
+ a22 x2 |
+ + am2 xm 1, |
|
|
|
|
a12 x1 |
|
|
(10.1.3) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
a x + a x + + a x 1. |
|
|
|
|
1n 1 |
2n 2 |
|
mn |
m |
|
|
|
|
|
|
При этом |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m |
|
|
|
|
|
m |
|
m |
p |
∑pi |
|
1 |
|
|
|
∑xi = ∑ |
i=1 |
|
|
xi 0, i =1, 2,…, m, |
i |
= |
= |
|
. |
|
r |
|
|
|
i=1 |
i=1 |
r |
|
r |
[Заметим, что если бы r было нулем или отрицательным числом, то переход от (10.1.2) к (10.1.3) был бы невозможен: при делении неравенства на отрицательное число знак меняется на противоположный, а на нуль делить нельзя.]
Цель первого игрока — максимизировать свой гарантированный выигрыш r или, что то же самое, минимизировать величину
m |
|
1 |
|
|
∑ xi = |
. |
|
|
|
i=1 |
|
r |
|
Таким образом, приходим |
к з а д а ч е |
л и н е й н о г о п р о - |
г р а м м и р о в а н и я для первого игрока: |
|
m |
|
|
|
|
∑ xi |
→ min, |
|
i=1 |
|
|
|
|
m |
|
|
|
|
∑aij xi 1, |
j = 1, 2, …, n, |
(10.1.4) |
i=1 |
i = 1, 2, …, m. |
|
xi 0, |
|
Аналогичные рассуждения с позиции второго игрока приводят к задаче линейного программирования, д в о й с т в е н н о й к задаче для первого игрока:
|
|
n |
|
|
|
|
∑ y j |
→ max, |
|
|
|
j=1 |
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
∑aij y j |
1, |
i = 1, 2, …, m, |
(10.1.5) |
|
j=1 |
|
|
j = 1, 2, …, n. |
|
|
y j 0, |
|
Поскольку все aij 0 , |
можно подобрать такие достаточно большие |
положительные числа x1, x2, …, |
xm, |
чтобы для всех j = 1, 2, …, |
n выполня- |
|
m |
|
(например, x1 = 1 / min{a11, a12 , …, a1n}, |
лись неравенства |
∑ aij xi 1 |
x2 = x3 = = xm = 0 ), |
i=1 |
|
|
|
|
значит, |
задача (10.1.4) имеет допустимое решение. |
Допустимым решением задачи (10.1.5) является, очевидно, нулевой вектор. Так как каждая из пары двойственных задач (10.1.4)—(10.1.5) имеет допустимое решение, то (согласно теории двойственных задач линейного программирования) обе эти задачи имеют некоторые оптимальные реше-
ния x = (x |
, x |
, …, x ) и |
y = ( y , |
y |
, …, y ) ; при этом оптимальные значе- |
1 |
2 |
m |
1 |
|
2 |
|
|
n |
|
ния целевых функций данных задач равны: |
|
|
|
|
m |
|
|
n |
|
|
|
|
|
∑ xi |
= ∑ y j , |
|
|
|
|
i=1 |
|
|
j=1 |
|
Покажем, что цена игры |
|
|
|
|
|
|
|
|
ν = |
|
1 |
|
= |
1 |
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m |
|
n |
|
|
|
|
∑ xi |
∑ y j |
|
|
|
|
|
i=1 |
|
|
j=1 |
|
а оптимальные смешанные стратегии игроков равны соответственно
p = νx = |
1 |
|
|
(x |
, x |
, …, x ) = |
|
|
x |
|
|
x |
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
, |
|
2 |
, …, |
|
m |
|
|
|
|
m |
|
|
m |
m |
|
m |
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
m |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑ xk |
|
|
|
|
|
|
∑ xk |
|
|
∑ xk |
|
|
∑ xk |
|
|
|
|
|
k =1 |
|
|
|
|
|
|
k =1 |
|
|
k =1 |
|
|
k =1 |
|
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
q = νy |
= |
|
1 |
|
( y , y , …, y ) = |
|
|
y |
|
|
y |
|
|
y |
|
|
. |
|
|
|
|
|
1 |
|
, |
|
2 |
, …, |
|
n |
|
|
|
|
n |
|
n |
|
n |
|
n |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑ yl |
|
|
|
|
|
∑ yl |
|
|
∑ yl |
|
|
∑ yl |
|
|
|
|
|
|
l =1 |
|
|
|
|
|
|
l =1 |
|
|
l =1 |
|
|
l =1 |
|
|
|
Действительно, пусть p = ( p1, p2 , …, pm ) и q = (q1, q2 , …, qn ) — произвольные смешанные стратегии игроков, тогда
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
M (p, q ) = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(10.1.6) |
m n |
|
|
|
|
|
1 |
|
m |
n |
|
|
|
|
1 |
|
|
m |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
= ∑∑aij |
pi |
|
y j |
|
= |
|
∑ pi |
∑aij y j |
|
|
|
|
|
∑ pi |
= |
|
|
|
|
= ν, |
|
|
n |
|
|
|
n |
|
n |
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
i=1 j=1 |
|
|
|
∑ yl |
∑ yl i=1 |
j=1 |
|
∑ yl i=1 |
|
|
∑ yl |
|
|
|
|
|
|
|
l =1 |
|
|
|
l =1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
l =1 |
|
|
|
|
|
|
l =1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
M (p , q) = |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(10.1.7) |
m n |
|
|
x |
|
|
1 |
|
|
n |
m |
|
|
|
|
1 |
|
|
n |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
= ∑∑aij |
|
i |
|
q j = |
|
|
|
|
|
∑q j ∑aij xi |
|
|
|
|
∑q j = |
|
|
|
|
= ν, |
|
|
n |
|
|
n |
|
n |
|
|
|
|
n |
|
|
i 1 j 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
j 1 |
i 1 |
|
|
|
|
|
|
j 1 |
|
|
|
|
|
|
|
= = |
|
∑ xk |
|
|
|
|
∑ xk |
|
= |
= |
|
|
|
∑ xk |
= |
|
|
∑ xk |
|
|
|
|
|
k =1 |
|
|
|
|
k =1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
k =1 |
|
|
|
|
|
|
k =1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y j |
|
|
|
|
|
M (p , q ) = . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(10.1.8) |
m n |
|
x |
|
|
|
|
|
|
1 |
|
m |
|
n |
|
|
|
|
|
m |
|
n |
|
|
|
= ∑∑aij |
|
|
|
i |
|
|
|
|
= |
|
|
|
|
∑ xi ∑aij y j = ν2 |
∑ xi ∑aij y j |
|
|
n |
|
|
|
|
|
n |
|
n |
|
n |
|
|
i=1 j=1 |
∑ xk ∑ yl |
∑ xk ∑ yl i=1 |
j=1 |
|
|
|
|
|
i=1 |
j=1 |
|
|
|
|
k =1 |
l =1 |
|
|
|
k =1 |
l =1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Из (10.1.6) |
|
следует, |
что |
M (p, q ) ν |
, |
из (10.1.7) |
следует, |
что |
M (p , q) ν , а из (10.1.8) следует, что одновременно |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
M (p , q ) ν |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
m |
|
|
|
|
|
n |
|
= |
ν2 |
= ν |
|
|
|
|
так как M (p , q ) = ν2 ∑ y j |
∑aij xi ν2 ∑ y j |
ν |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
j=1 |
|
i=1 |
|
|
|
|
j=1 |
|
|
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ν2 |
|
M (p , q ) ν |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m |
|
|
n |
|
|
|
|
|
m |
|
= |
|
|
так как M (p , q ) = ν2 ∑ xi ∑aij y j ν2 ∑ xi |
ν |
= ν , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i=1 |
j=1 |
|
|
|
|
i=1 |
|
|
|
значит, M (p , q ) = ν .
Итак, M (p, q ) ν , M (p , q) ν , M (p , q ) = ν , поэтому
M (p, q ) M (p , q ) M (p , q) ,
Таким образом, пара (p , q ) образует седловую точку данной игры в смешанных стратегиях, и M (p , q ) = ν — цена данной игры.
Если же |
в п л а т е ж н о й |
м а т р и |
ц е |
A = (aij) е с т ь о т р и - |
ц а т е л ь н ы е |
э л е м е н т ы и л и |
н у л и, |
то |
можно добавить ко всем |
элементам матрицы одно и то же достаточно большое положительное число b, так чтобы все элементы матрицы A′ = (aij + b) были положительными.
|
|
|
|
m |
n |
|
|
|
Обозначим M (p, q) = ∑ ∑ aij pi q j |
математическое ожидание |
выиг- |
|
|
|
|
i=1 j=1 |
|
|
|
рыша первого |
игрока |
в |
игре с |
платежной матрицей |
A, а |
m n |
|
|
— математическое ожидание выигрыша первого иг- |
M ′(p, q) = ∑ ∑ a′ p q |
j |
ij |
i |
|
|
|
|
|
|
i=1 j=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
рока в игре с платежной матрицей A′. |
|
|
|
При этом |
|
|
|
|
|
|
|
|
m |
n |
|
|
m |
n |
m |
n |
|
M ′(p, q) = ∑∑aij′ pi q j = ∑∑(aij + b) pi q j = M (p, q) + b∑ pi ∑q j = |
i=1 j=1 |
|
i=1 j=1 |
i=1 |
j=1 |
|
|
|
|
|
|
= M (p, q) + b, |
|
|
игра с платежной матрицей A′ |
имеет седловую точку (p ,q ) в смешанных |
стратегиях:
M ′(p, q ) M ′(p , q ) M ′(p , q)
или
M (p, q ) + b M (p , q ) + b M (p , q) + b ,
откуда
M (p, q ) M (p , q ) M (p , q) ,
т. е. игра с платежной матрицей A также имеет седловую точку (p , q ) в смешанных стратегиях, а цена игры с матрицей A равна
ν = M (p , q ) = M ′(p , q ) − b .
ПРИМЕР 10.1.5. Требуется найти оптимальные смешанные стратегии в игре из примера 10.1.4, сведя эту игру к паре взаимно двойственных задач линейного программирования.
Решение. От платежной матрицы
путем добавления положительного числа b = 5 перейдем к матрице
все элементы которой положительны.
Сведем данную матричную игру к паре двойственных задач линейного программирования (согласно теореме 10.1.2):
x1 + x2 → min, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3x + 7x |
1, |
y + y |
2 |
+ y |
3 |
+ y |
4 |
→ max, |
|
|
1 |
2 |
|
1 |
|
|
|
|
|
8x1 + x2 |
1, |
3y1 + 8 y2 + 9 y3 + 4 y4 1, |
|
|
|
|
1, |
|
+ y2 + 2 y3 |
+ 6 y4 1, |
|
9x1 + 2x2 |
7 y1 |
|
4x + 6x |
1, |
y1 0, y2 0, y3 0, y4 0. |
|
|
1 |
2 |
|
|
x1 0, x2 |
0, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Поскольку |
оптимальные |
решения |
этих |
|
задач |
равны |
x = (6 / 53, 5 / 53) |
и y = (7 / 53, 4 / 53, 0, 0) [в чем мы предлагаем читателю |
убедиться самостоятельно], оптимальные смешанные стратегии игроков
|
p = |
|
1 |
|
|
(6 / 53, 5 / 53) |
= (6 / 11, 5 / 11) |
|
|
+ |
5 / 53 |
|
|
6 / 53 |
|
|
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
q = |
|
1 |
|
|
|
(7 / 53, 4 / 53, 0, 0) = (7 / 11, 4 / 11, 0, 0) , |
|
|
|
|
|
|
|
+ 4 / 53 + 0 + 0 |
7 / 53 |
|
|
|
|
|
а цена игры |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ν = |
|
|
1 |
|
−5 |
= −2 / 11. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 / 53 +5 / 53 |
|
|
§ 10.2. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХНЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Предположим, что л и ц о , п р и н и м а ю щ е е р е ш е н и е, может
выбрать |
одну из возможных |
альтернатив, обозначенных номерами |
i = 1, 2, …, |
m. Ситуация является |
полностью неопределенной, т. е. известен |
лишь набор возможных вариантов состояний внешней (по отношению к лицу, принимающему решение) среды, обозначенных номерами j = 1, 2, …, n.
Если будет принято i-e решение, а состояние внешней среды соответствует j-й ситуации, то лицо, принимающее решение, получит доход qij. Матрица
Q = (qij) Rm×n
называется матрицей последствий (от реализации возможных решений).
В ситуации с полной неопределенностью могут быть высказаны лишь некоторые рекомендации предварительного характера относительно того, какое решение нужно принять. Эти рекомендации не обязательно бу-
i=1,2,…,m
max
дут приняты. Многое будет зависеть, например, от склонности к риску лица, принимающего решение. Но как о ц е н и т ь риск в данной схеме?
Допустим, мы хотим оценить риск, который несет i-e решение. Нам неизвестна реальная ситуация. Но если бы мы знали, что осуществляется j- е состояние внешней среды, то выбрали бы наилучшее решение, т. е. приносящее наибольший доход
q |
|
= max q . |
|
j |
k =1,2,…,m kj |
Значит, принимая i-e решение, мы рискуем получить не qj, а только qij, т. е. если мы примем i-е решение, а во внешней среде реализуется j-е состояние, то мы будем с о ж а л е т ь о недополученном доходе в размере
r = q |
|
− q |
= max q |
− q |
(10.2.1) |
ij |
j |
ij |
k =1,2,…,m kj |
ij |
|
(по сравнению с тем, как если бы мы знали точно, что реализуется j-е состояние внешней среды, и выбрали бы решение, приносящее наибольший доход q j = qij ). Матрица
R = (rij) Rm×n,
где сожаления rij рассчитаны по формуле (10.2.1), называется матрицей сожалений (или матрицей рисков).
Не все случайное можно «измерить» вероятностью. Н е о п р е д е - л е н н о с т ь — более широкое понятие. Неопределенность того, какой цифрой вверх ляжет игральный кубик, отличается от неопределенности того, каково будет состояние российской экономики через 15 лет. Кратко говоря, уникальные е д и н и ч н ы е случайные явления связаны с неопределенностью, а м а с с о в ы е случайные явления обязательно допускают некоторые закономерности вероятностного характера.
Ситуация с полной неопределенностью характеризуется отсутствием какой бы то ни было дополнительной информации. Существуют следующие п р а в и л а — рекомендации по принятию решений в таких ситуациях.
ПРАВИЛО ВАЛЬДА (ПРАВИЛО КРАЙНЕГО ПЕССИМИЗМА). Рассматривая i-e ре-
шение, будем полагать, что на самом деле складывается ситуация, наихудшая с нашей точки зрения (т. е. приносящая наименьший доход
ai |
= min qij ) и выберем решение i0 с наибольшим ai. Итак, правило Вальда |
|
j=1,2,…,n |
|
|
|
рекомендует принять такое решение i0, что |
|
|
a |
= max a = max min q |
. |
|
i0 |
i=1,2,…,m i |
i=1,2,…,m (j=1,2,…,n ij ) |
|
ПРАВИЛО СЭВИДЖА (ПРАВИЛО МИНИМАЛЬНЫХ СОЖАЛЕНИЙ). При примене-
нии этого правила анализируется матрица сожалений R. Рассматривая i-e решение, будем полагать, что на самом деле складывается ситуация макси-
