- •Розділ 1. Методологічні основи дослідження операцій
- •1.1 Етапи дослідження операцій
- •1.2 Математичне моделювання. Загальна структура
- •1.3 Етапи математичного моделювання. Приклади
- •1.4 Розділи і класи задач дослідження операцій
- •1.5 Основні вимоги до математичних моделей і їх властивості
- •1.6 Формалізація принципів оптимального поводження в моделях прийняття рішення.
- •Розділ 2. Задачі лінійного програмування
- •2.1 Попередні відомості теорії лінійного програмування.
- •2.2 Графічна інтерпретація розв’язання задач лп
- •2.3 Змістовний опис симплекс-методу розв’язання задач лп
- •2.4 Знаходження початкового опорного плану
- •2.5 Знаходження оптимального плану
- •2.6 Застосування симплекс-таблиць
- •2.7 Метод штучної бази
- •2.8 Двоїсті (спряжені) задачі лінійного програмування
- •З другої групи умов доповняльної нежорсткості маємо
- •Розділ 3. Транспортні задачі (т-задачі)
- •3.1 Математична структура т-задач
- •3.2. Визначення початкового опорного плану т-задачі
- •3.3 Властивості опорних планів т-задач
- •3.4 Розв’язання т-задач методом потенціалів
- •3.6 Задача про оптимальні призначення
- •3.7 Задача про максимальний потік. Метод Форда-Фалкерсона
- •3.8 Задача про найкоротший шлях на мережi. Метод Мiнтi
- •Розділ 4. Дискретне програмування
- •4.1 Задача дискретного лп. Метод Гоморi-1)
- •4.2 Задача частково дискретного лп. Метод Гоморi-2
- •4.3 Задача дискретного лп. Метод Гоморi-3
- •4.4 Задача частково дискретного лп. Метод Дальтона-Ллевелiна
- •4.5 Задача дискретного лп. Метод гілок I границь
- •Розділ 5. Нелінійне програмування. Безумовна однопараметрична оптимізація
- •5.1 Загальні відомості
- •5.2 Методи виключення інтервалів
- •Зауваження
- •5.3 Поліноміальна апроксимація
- •5.4 Методи оптимізації з використанням похідних
- •Розділ 6. Нелінійне програмування. Методи умовної оптимізації
- •6.1 Класична задача математичного програмування
- •6.2 Задача опуклого квадратичного програмування.
- •6.3. Метод Франка – Вулфа розв’язання задач квадратичного програмування (зкп)
- •Розділ 7. Теорія прийняття рішень
- •7.1. Теорія корисності і прийняття рішень
- •7.1.1. Прийняття рішень в умовах ризику
- •7.1.2. Критерій “очікуване значення – дисперсія”
- •7.1.3. Критерій граничного рівня.
- •7.2. Прийняття рішень в умовах невизначеності
- •7.2.1. Класичні критерії прийняття рішень
- •7.2.2. Похідні критерії
- •Розділ 8. Прийняття рішень в ігрових ситуаціях
- •8.1 Класифікація ігор
- •8.2 Розв’язання матричних ігор у чистих стратегіях
- •8.3 Змішане розширення матричної гри
- •8.4 Властивості розв’язку матричних ігор
- •8.5. Алгебраїчний метод розв’язання матричних ігор
- •8.6 Графічний метод розв’язання ігор 2nіm 2.
- •8.7 Матричний метод розв’язання ігор
- •8.8. Ітеративні методи розв’язання ігор
- •8.9. Метод послідовного наближення до ціни гри
- •Розділ 9. Нескінченні антагоністичні ігри
- •9.1. Визначення нескінченної антагоністичної гри
- •9.2 Ігри з опуклими функціями виграшів
- •Розділ 10. Безкоаліційні ігри
- •Розділ 11. Кооперативні ігри
- •11.1 Характеристика кооперативних ігор
- •11.2. Характеристичні функції ігор з малим числом гравців
- •Розділ 12. Вправи для самостійної роботи та для практичних і лабораторних занять
- •12.1. Побудова математичних моделей задач
- •12.2. Розв’язання задач лінійного програмування
- •12.3 Розв’язання транспортних задач
- •12.4 Розв’язання задач цілочислового програмування
- •12.5 Розв’язання задач нелінійного програмування
- •12.6 Розв’язання матричних ігор
- •12.7 Лабораторний практикум
- •Розділ 13. Контрольна робота для студентів заочної форми навчання
- •13.1 Правила вибору задач контрольної роботи
- •13.2 Варіанти завдань контрольної роботи
- •Література
- •1.1 Етапи дослідження операцій 5
8.6 Графічний метод розв’язання ігор 2nіm 2.
Пояснимо метод на прикладах.
Приклад 8.6. Розглянемо гру, що задана платіжною матрицею
На площині хОy введемо систему координат і на осі Ох відкладемо відрізок одиничної довжини А1, А2, кожній точці якого поставимо у відповідність деяку змішану стратегію гравця 1 (х, 1х) (див. на наведеному ниже рисунку). Зокрема, точці А1 (0;0) відповідає стратегія А1, а точці А2 (1;0) – стратегія А2 і т.д.
y
B3
B1
B2
B2
B3
3
B1
A1
A2
0
x
У точках А1 і А2 відновимо перпендикуляр, на яких будемо відкладати виграші гравців. На першому перпендикулярі (у даному випадку він збігається з віссю 0y) відкладемо виграш гравця 1 при стратегії А1, а на другому – при стратегії А2. Якщо гравець 1 застосує стратегію А1, то виграє при стратегії В1 гравця 2 – 2 у.о., при стратегії В2 – 3 у.о., а при стратегії В3 – 11у.о.. Числам 2, 3, 11 на вісі 0х відповідають точки В1, В2 і В3. Якщо ж гравець 1 застосує стратегію А2, то його виграш при стратегії В1 дорівнює 7 у.о., при В2 – 5 у.о., а при В3 – 2 у.о.. Ці числа визначають точки В1, В2, В3 на перпендикулярі, відновленому в точці А2.
З'єднуючи між собою точки В1 і В1, В2 і В2, В3 і В3 отримаємо три прямі, відстань до яких від осі 0х визначає середній виграш при будь-якому поєднані відповідних стратегій. Наприклад, відстань від будь-якої точки відрізка В1В1 до осі 0х визначає середній виграш 1 при будь-якому поєднані стратегій А1 А2 (з частотами х і 1–х) і стратегією В1 гравця 2. Ця відстань дорівнює
2х1 + 6(1 х2) = 1 .
(Згадаєте планіметрію і розглянете трапецію А1 B1 B1 A2). Таким чином, ординати точок, що належать ламаної В1 M В3 визначають мінімальний виграш гравця 1 при застосуванні їм будь-яких змішаних стратегій. Ця мінімальна величина є максимальною в точці . Отже цій точці відповідає оптимальна стратегія Х* = (х, 1х), а її ордината дорівнює ціні гри . Координати точки знаходимо як точку перетинання прямих В2 B2 і В3 B3. Відповідні два рівняння мають вигляд
.
Отже Х = (3/11; 9/11), при ціні гри = 49/11. Таким чином, ми можемо знайти оптимальну стратегію за допомогою матриці .
Оптимальні стратегії для гравця 2 можна знайти із системи
і, отже, Y = (0; 9/11; 2/11). (З рисунка видно, що стратегія B1 не ввійде в оптимальну стратегію.
Приклад 8.7. Розв’яжемо гру, задану матрицею
.
A4
A3
A1
A2
A1
A2
4
A3
2
A4
N y
B2
B1
Розв’язання. Матриця має розмірність 2 х 4. Будуємо прямі, що відповідають стратегіям гравця 1. Ламана А1 K А4 відповідає верхній границі виграшу гравця 1, а відрізок –ціні гри. Розв’язок гри, при цьому, такий
= (;);Х = (; 0; 0;); = .