- •Системный анализ в менеджменте
- •Оглавление
- •Часть 5. Теория игр и принятие решений 44
- •Ключевые слова
- •Основные понятия
- •Проблемы согласования целей
- •Часть 1. Принятие решения в условиях определенности
- •1.1 Постановка задачи
- •1.2 Описание алгоритма решения задачи
- •1.3 Пример решения задачи
- •Часть 2. Принятие решения в условиях неопределенности.
- •2.1 Постановка задачи
- •2.2 Описание алгоритма решения задачи
- •2.3 Пример решения задачи
- •Часть 3. Принятие решения в условиях риска
- •3.1 Постановка задачи
- •3.2 Описание алгоритма решения задачи
- •3.3 Пример решения задачи
- •Часть 4. Марковская задача принятия решений
- •4.1 Постановка задачи
- •4.2 Описание алгоритма решения задачи
- •Модель динамического программирования с конечным числом этапов
- •Модель динамического программирования с бесконечным числом этапов
- •Метод полного перебора
- •Метод итерации по стратегиям без дисконтирования
- •4.3 Пример решения задачи для конечного числа этапов
- •4.4 Пример решения задачи с бесконечным числом этапов методом полного перебора
- •4.5 Пример решения задачи с бесконечным числом этапов методом итерации по стратегиям без дисконтирования
- •Часть 5. Теория игр и принятие решений
- •5.1 Постановка задачи
- •5.2 Игра в чистых стратегиях
- •5.3 Игра в смешанных стратегиях
- •5.3.1 Игра в смешанных стратегиях 2х2
- •5.3.2 Игра в смешанных стратегиях 2xn и mx2
- •5.3.3 Решение матричных игр методами линейного программирования
- •5.3.3.1 Решение задачи лп симплекс-методом
- •Заключение
- •Литература
- •Задание на контрольную работу
4.5 Пример решения задачи с бесконечным числом этапов методом итерации по стратегиям без дисконтирования
Решим задачу, описанную в предыдущем примере методом итерации по стратегиям без дисконтирования.
Решение задачи можно начать с произвольной стратегии. Пусть в качестве начальной рассматривается стратегия, исключающая применение каких-либо мер по стимулированию спроса. Имеем соответствующие матрицы.
P1 = |
|
1 |
2 |
3 |
|
R1 = |
|
1 |
2 |
3 |
1 |
0,3 |
0,3 |
0,4 |
|
1 |
100 |
90 |
70 | ||
2 |
0,1 |
0,7 |
0,2 |
|
2 |
110 |
95 |
65 | ||
3 |
0,05 |
0,2 |
0,75 |
|
3 |
100 |
85 |
60 |
Уравнения шага оценивания параметров принимают вид
Полагая f(3) = 0, получаем решение этих уравнений
E = 78,547, f(1) = 30,676, f(2) = 50,068, f(3) = 0.
Перейдем к шагу улучшения стратегии. Результаты вычислений приведены в таблице.
|
Оптимальное решение | ||||
i |
k = 1 |
k = 2 |
k = 3 |
f(i) | |
1 |
85 + 0,3·30,676 + 0,3·50,068 + 0,4·0= 109,223 |
138,304 |
153,244 |
153,244 |
3 |
2 |
90,5 + 0,1·30,676 + 0,7·50,068 + 0,2·0= 128,615 |
117,108 |
111,027 |
128,615 |
1 |
3 |
67 + 0,05·30,676 + 0,2·50,068 + 0,75·0= 78,547 |
75,014 |
93,614 |
93,614 |
3 |
Новая стратегия предусматривает организацию бесплатной доставки, если объем продаж на уровне 1 или 3. Новой стратегии соответствуют матрицы
P14 = |
|
1 |
2 |
3 |
|
R14 = |
|
1 |
2 |
3 |
1 |
0,3 |
0,6 |
0,1 |
|
1 |
130 |
110 |
90 | ||
2 |
0,1 |
0,7 |
0,2 |
|
2 |
110 |
95 |
65 | ||
3 |
0 |
0,2 |
0,8 |
|
3 |
125 |
98 |
80 |
Эти матрицы определяют следующие уравнения:
Полагая f(3) = 0, получаем решение этих уравнений
E = 88,677, f(1) = 57,935, f(2) = 25,387, f(3) = 0.
Результаты вычислений на шаге улучшения стратегии приведены в следующей таблице.
|
Оптимальное решение | ||||
i |
k = 1 |
k = 2 |
k = 3 |
f(i) | |
1 |
109,997 |
136,868 |
146,613 |
146,613 |
3 |
2 |
114,064 |
105,026 |
101,155 |
114,064 |
1 |
3 |
74,974 |
70,077 |
88,677 |
88,677 |
3 |
Новая стратегия идентична предыдущей, поэтому последняя стратегия оптимальна и итеративный процесс заканчивается. Естественно, что этот результат совпадает с результатом, полученным методом полного перебора. Однако, следует отметить, что метод итерации по стратегиям достаточно быстро сходится к оптимальному решению, что является его характерной особенностью.
Часть 5. Теория игр и принятие решений
5.1 Постановка задачи
В экономической практике часто возникают ситуации, в которых различные стороны преследуют различные цели. Например, отношения между продавцом и покупателем, поставщиком и потребителем, банком и вкладчиком и т.д. Эти отношения представляют подобия игр, в которых один игрок пытается выиграть у другого.
Игра – это математическая модель конфликтной ситуации с участием не менее двух лиц, использующих несколько различных способов для достижения своих целей. Игра называется антагонистической, если выигрыш одного игрока равен проигрышу другого. Следовательно, для задания игры достаточно задать величины выигрышей одного игрока в различных ситуациях.
Любой способ действия игрока в зависимости от сложившейся ситуации называется стратегией. Каждый игрок располагает определенным набором стратегий. Стратегии называются чистыми, если каждый из игроков выбирает только одну стратегию определенным, а не случайным образом.
Решение игры заключается в выборе такой стратегии, которая удовлетворяет условию оптимальности. Это условие состоит в том, что один игрок получает максимальный выигрыш, если второй придерживается своей стратегии для получения минимального проигрыша. Цель игры – это определение оптимальной стратегии для каждого игрока.