- •Содержание
- •Введение
- •Тема 1. Экономико-математические методы и модели и их классификация
- •1.1. Социально-экономические системы, методы их исследования и моделирования
- •1.2.Этапы экономико-математического моделирования, классификация экономико-математических моделей и методов
- •Примеры описательных моделей
- •Тема 2. Балансовый метод в экономике
- •2.1. Общие понятия балансового метода, принципиальная схема межпродуктового баланса
- •2.2. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса
- •2.3. Плановые расчеты на основе матричных моделей систем производства и распределения продукции
- •2.3.1. Методика расчета планового баланса по заданным валовым выпускам продукции Xiпл
- •2.3.2. Коэффициенты полных материальных затрат и методы их расчета
- •2.3.3. Методика расчета планового баланса по заданным плановым уровням конечной продукции Yiпл
- •2.4. Пример расчета планового баланса для трехотраслевой экономической системы
- •2.5. Использование балансового метода на предприятии
- •Тема 3. Математические методы сетевого планирования и управления
- •3.1. Основные понятия сетевой модели
- •Распределение (расслоение) вершин сетевого графика по рангам
- •3.2. Анализ сетевого графика и расчет его временных характеристик
- •3.2.1. Расчет временных характеристик событий
- •3.2.2. Расчет временных характеристик работ
- •3.3. Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •Вероятностные оценки продолжительности работ
- •3.4. Оптимизация сетевой модели
- •Краткая характеристика метода оптимизации
- •Тема 4. Классификация задач математического программирования и область их эффективного применения в экономике
- •4.1. Математическая постановка и структура задачи оптимизации
- •4.2. Краткая классификация методов математического программирования
- •Тема 5. Линейное программирование
- •5.1. Предмет линейного программирования
- •5.2. Построение оптимизационных моделей для решения экономических задач
- •5.3. Общая задача линейного программирования. Основные определения
- •5.4. Графический метод решения задач линейного программирования
- •I этап. Графическая интерпретация области допустимых решений
- •II этап. Графическая интерпретация целевой функции
- •III этап. Нахождение оптимального решения
- •5.5. Примеры решения задач линейного программирования графическим методом
- •5.6. Понятие о симплекс-методе озлп
- •5.7. Каноническая форма задач линейного программирования
- •5.8. Базисные решения задачи линейного программирования
- •5.9. Алгоритм симплекс-метода озлп
- •5.10.Примеры решения задач линейного программирования симплекс-методом
- •Тема 6. Двойственность в линейном программировании
- •6.1.Понятие двойственности. Построение двойственных задач и их свойства
- •6.2. Основные теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •Первая теорема двойственности
- •Вторая теорема двойственности (теорема о дополняющей нежесткости)
- •6.3.Экономическая интерпретация двойственной задачи Пример 1. Задача оптимального использования ресурсов.
- •6.4.Экономико-математический анализ полученных оптимальных решений
- •Свойство 1. Оценки как мера дефицитности ресурсов
- •Свойство 2. Оценки как мера влияния ограничений на функционал
- •Свойство 3. Оценки - инструмент определения эффективности отдельных вариантов (технологических способов) с позиций общего оптимума
- •Тема 7. Транспортная задача линейного программирования
- •7.1. Постановка транспортной задачи
- •Классическая постановка транспортной задачи
- •Модели транспортной задачи
- •7.2.Методы построения исходного плана
- •Метод северо-западного угла
- •Метод минимального элемента
- •7.3.Оптимизация исходного базисного плана перевозок. Метод потенциалов
- •Основные процедуры метода потенциалов
- •Алгоритм метода потенциалов
- •7.4. Пример решения транспортной задачи
- •7.5. Применение модели транспортной задачи при решении различных экономических задач
- •Тема 8. Модели и методы дискретного программирования
- •8.1. Постановка задачи дискретного программирования
- •Задача о назначении (проблема выбора, задача о женихах и невестах)
- •8.2.Краткая классификация математических моделей дискретного программирования
- •8.3.Методы решения задач дискретного программирования
- •8.3.1. Методы отсечения для решения полностью целочисленной задачи линейного программирования
- •8.3.2.Сущность метода ветвей и границ
- •Тема 9. Модели и методы динамического программирования
- •9.1. Моделирование процессов наилучшего распределения ресурсов методом динамического программирования
- •Итоговая таблица условно-оптимальных решений
- •Графики предельной и средней эффективности
- •Тема 10. О других моделях и методах математического программирования
- •10.1.Нелинейное программирование
- •10.2.Стохастическое программирование
- •Тема 11. Модели конфликтных ситуаций в теории игр
- •11.1.Основные понятия теории игр
- •11.2.Решение игры в чистых стратегиях
- •11.3.Решение игры без седловой точки
- •Графический способ решения матричной игры
- •11.4. Пример решения экономической задачи методами теории игр
- •Тема 12. Модели управления запасами
- •12.1. Основные понятия
- •12.2. Статические модели управления запасами Уилсона
- •12.2.1. Статическая модель без дефицита
- •12.2.2. Статическая модель с дефицитом
- •12.3. Модели со случайным спросом
- •Тема 13. Модели массового обслуживания
- •Литература
11.2.Решение игры в чистых стратегиях
Задачей теории игр является нахождение решения игры, т.е. определение для каждого игрока его оптимальной стратегии и цены игры.
Оптимальной называется стратегия, которая при многократном повторении игры обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш (или минимально возможный средний проигрыш) независимо от поведения противника. Ценой игры называется выигрыш (проигрыш), соответствующий оптимальным стратегиям игроков.
При выборе стратегий можно базироваться на различных принципах. В теории игр наилучшим принято считать поведение игроков, при котором каждый игрок предполагает, что его противник не глупее (так называемый принцип разумности). В результате этого рекомендуется в качестве наилучшей стратегии выбирать ту, которая обеспечивает наибольший гарантированный выигрыш, т.е. выигрыш, не зависящий от действий противника и который противник никак не может уменьшить. Элементы риска, а также просчеты и ошибки игроков во внимание не принимаются.
Исходя из указанного принципа опишем формально действия игроков. Если игрок А выбрал стратегию i, то его гарантированнй выигрыш составит:
|
где минимум берется по всем стратегиям игрока В (по строке платежной матрицы с номером i). Так как по каждой своей стратегии (по каждой строке матрицы) игрок А выбрал гарантированный выигрыш, он среди всех своих стратегий может теперь выбрать такую, которая обеспечит ему максимальный гарантированный выигрыш:
(2) |
Стратегия, соответствующая максимальному значению минимумов строк, называется максиминной стратегией, а величина v1 -нижней ценой игры или максимином.
Игрок В, рассуждая аналогично, может среди всех своих стратегий выбрать ту, которая обеспечит ему минимальный гарантированный проигрыш:
(3) |
Стратегия, соответствующая минимальному значению максимумов столбцов, называется минимаксной стратегией, а величина v2 -верхней ценой игры или минимаксом.
Если игрок А будет придерживаться максиминной стратегии, то он получит выигрыш не меньше максиминного значения, т.е.:
(4) |
Если игрок В придерживается минимаксной стратегии, то его проигрыш будет не больше минимаксного значения, а именно:
(5) |
В общем случае отношение между нижней и верхней ценой игры устанавливается неравенством:
(6) |
Существуют игры, для которых:
(7) |
Такие игры называются играми с седловой точкой. Соответствующие этим значениям стратегии игроков А и В являются оптимальными, а элемент платежной матрицы игры с седловой точкой, отвечающий этим оптимальным чистым стратегиям, называется седловой точкой. Элемент платежной матрицы, соответствующий ее седловой точке, является ценой игры. Обозначим ее через v. Тогда при наличии седловой точки имеет место равенство:
v=v1=v2 |
(8) |
Если v>0, игра выгодна игроку А. При v<0 игра выгодна игроку В. В случае v=0 игра выгодна обоим игрокам и называется безобидной или справедливой.
В табл. 2 дан пример игры и ее решение. В данной игре каждый из двух игроков располагает четырьмя стратегиями и не имеет информации о том, какую стратегию применит противник.
В первую очередь в каждой строке платежной матрицы выберем минимальные элементы и запишем их в последний столбец табл. 2, а в каждом столбце - максимальные и запишем их в последнюю строку той же таблицы.
Затем определяется нижняя и верхняя цена игры путем выбора максимального элемента в последнем столбце таблицы и минимального - в последней строке. В данном примере v1=v2=7. Следовательно, платежная матрица имеет седловую точку и оптимальными для игроков являются чистые стратегии А2 и В2. Цена игры v=7.
Таблица 2
Вj Аi |
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
|
А1 |
6 |
4 |
3 |
4 |
3 |
А2 |
12 |
7 |
10 |
9 |
7 |
А3 |
6 |
6 |
4 |
9 |
4 |
А4 |
12 |
3 |
12 |
7 |
3 |
12 |
7 |
12 |
9 |
7 7 |
Это означает, что если игрок А будет придерживаться своей оптимальной стратегии А2, он выиграет не менее 7, но может выиграть и больше, если игрок В отклонится от своей оптимальной стратегии В2. Аналогично, если игрок В придерживается своей оптимальной стратегии В2, он проиграет не более 7, но может проиграть и меньше, если игрок А выберет одну из стратегий А1, А3 или А4.
Игры с седловой точкой решаются в чистых стратегиях и процесс решения не представляет собой сложности. Существуют игры, в которых платежная матрица имеет более одной седловой точки. Эти точки дают одно и то же значение цены v, хотя соответствуют различным парам оптимальных стратегий.
Если седловая точка платежной матрицы отсутствует, игра решается в смешанных стратегиях.