- •Математические методы системного анализа и теория принятия решений Методическое пособие
- •1. Теория принятия решений 4
- •2. Линейное программирование 9
- •3. Нелинейное программирование 42
- •4. Игровые методы обоснования решений 51
- •5. Задачи распознавания образов 62
- •Предисловие
- •1. Теория принятия решений
- •1.1. Задачи, связанные с принятием решений Проблема оптимальности.
- •Основные понятия и принципы исследования операций.
- •Примеры задач исследования операций.
- •1.2. Математические модели операций Искусство моделирования.
- •1.3. Разновидности задач исследования операций и подходов к их решению Прямые и обратные задачи исследования операций.
- •Пример выбора решения при определенности: линейное программирование.
- •Проблема выбора решений в условиях неопределенности.
- •Выбор решения по многим критериям.
- •«Системный подход».
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Краткое представление о математическом программировании Предмет математического программирования.
- •Краткая классификация методов математического программирования.
- •2.2. Примеры экономических задач линейного программирования Понятие линейного программирования.
- •Задача о наилучшем использовании ресурсов.
- •Задача о выборе оптимальных технологий.
- •Задача о смесях.
- •Задача о раскрое материалов.
- •Транспортная задача.
- •2.3. Линейные векторные пространства Основные понятия линейного векторного пространства.
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •Реализация метода исключения неизвестных в среде Excel.
- •Различные схемы реализации метода Гаусса.
- •Опорные решения системы линейных уравнений.
- •2.4. Формы записи задачи линейного программирования Основные виды записи злп.
- •Каноническая форма представления задачи линейного программирования.
- •Переход к канонической форме.
- •2.5. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования Определение выпуклой области.
- •Геометрическая интерпретация.
- •2.6. Свойства решений задачи линейного программирования Свойства основной задачи линейного программирования.
- •Графический метод решения задачи линейного программирования.
- •2.7. Симплексный метод Идея симплекс-метода.
- •Теоретические обоснования симплекс-метода.
- •Переход к нехудшему опорному плану.
- •Зацикливание.
- •Алгоритм симплекс-метода.
- •2.8. Двойственность в линейном программировании Прямая и двойственная задача.
- •Связь между решениями прямой и двойственной задач.
- •Геометрическая интерпретация двойственных задач.
- •2.9. Метод искусственного базиса Идея и реализация метода искусственного базиса.
- •3. Нелинейное программирование
- •3.1. Общая задача нелинейного программирования Постановка задачи.
- •Примеры задач нелинейного программирования (экономические).
- •Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования.
- •3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
- •3.3. Классические методы оптимизации Метод прямого перебора.
- •Классический метод дифференциальных исчислений.
- •3.4. Метод множителей лагранжа
- •3.5. Градиентные методы решения задач нелинейного программирования Общая идея методов.
- •Метод Франка-Вулфа.
- •Метод штрафных функций.
- •4. Игровые методы обоснования решений
- •4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
- •Классификация выборов решений.
- •Антагонистические матричные игры.
- •Чистые и смешанные стратегии и их свойства.
- •4.2. Методы решения конечных игр Упрощение матричной игры.
- •Решение матричной игры размерностью 22.
- •Графическое решение матричной игры.
- •Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования.
- •4.3. Задачи теории статистических решений Игры с природой.
- •Критерии принятия решений.
- •5. Задачи распознавания образов
- •5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
- •Обсуждение задачи опознавания.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •Общая постановка задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- •Классификация задач распознавания.
- •5.2. Подготовка и анализ исходных данных Общая схема решения задачи.
- •Общая схема постановки и решения задачи Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- •5.3. Методы опознавания образов Основные этапы процесса опознавания образов.
- •Методы создания системы признаков.
- •Признаковое пространство.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Методы построения решающего правила.
- •5.4. Меры и метрики Понятие о сходстве.
- •Меры сходства и метрики.
- •Примеры функций мер сходства.
- •5.5. Детерминированно-статистический подход к познаванию образов Основные этапы детерминированно-статистического подхода.
- •Получение исходного описания.
- •Создание системы признаков.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Нахождение решающего правила (метод эталонов).
- •Коррекция решающего правила.
- •5.6. Детерминированный метод построения решающего правила (метод эталонов) Идея метода эталонов.
- •Минимизация числа эталонов.
- •Габаритные эталоны.
- •Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам.
- •Дополнительная минимизация числа признаков.
- •Квадратичный дискриминантный анализ.
- •Распознавание с отказами.
- •5.8. Алгоритм голотип-1 Назначение
- •Постановка задачи
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Условия применимости.
- •5.10. Алгоритм направление опробования Назначение
- •Постановка задачи.
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Транспортная задача Математическая постановка.
- •Постановка задачи.
- •Теоретическое введение.
- •Методы нахождения опорного плана транспортной задачи.
- •Определение оптимального плана транспортной задачи.
- •Заключение.
- •Целочисленное программирование Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности.
- •Постановка задачи.
- •Методы отсечения.
- •Алгоритм Гомори.
- •Первый алгоритм р. Гомори решения полностью целочисленных задач.
- •Приближенные методы.
- •Заключение.
- •Параметрическое программирование Введение.
- •Формулировка задачи.
- •Теоретическая часть.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи
- •Постановка задачи.
- •Решение.
- •Геометрическое решение.
- •Решение задачи симплекс-методом.
- •Результат.
- •Некооперативные игры n лиц с ненулевой суммой Введение.
- •Теоретическая часть.
- •Постановка и решение задачи.
- •Заключение.
- •Cписок литературы
4. Игровые методы обоснования решений
4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
Одна из задач теории оптимальных решений — принятие решения в условиях неопределенности. Для обоснования решений разработаны специальные математические методы, которые рассматриваются в теории игр. Игровые постановки вопросов возникают в самых разнообразных случаях. Например, при эксплуатации природных ресурсов мы нередко сталкиваемся с тем, что ввиду неполноты наших сведений мы должны в ограниченные сроки принимать решения о путях хозяйственного использования природных возможностей при неполностью известных обстоятельствах. Здесь создается такая ситуация: наши действия могут привести в будущем к ущербу, если эти неизвестные обстоятельства окажутся неблагоприятными; требуется установить такой комплекс действий, при которых ущерб, могущий быть вызванным неизвестными обстоятельствами, не превышал бы известных пределов, а хозяйственный эффект был бы оптимальным. Подобная постановка складывается при планировании народного хозяйства в новых условиях, созданных либо новыми достижениями науки и техники, либо необходимостью освоения новых районов. Аналогичные ситуации имеют место и при борьбе с эпидемическими болезнями, при использовании токсических веществ в лекарственных целях и т. п.
Теория игр представляет собой математическую теорию конфликтных ситуаций. Ее цель — выработка рекомендаций по разумному поведению участников конфликта.
Конфликтными называются ситуации, в которых сталкиваются интересы двух (или более) сторон, преследующих разные (иногда противоположные) цели, причем выигрыш каждой стороны зависит от того, как себя поведут другие. Примеры конфликтных ситуаций многообразны. К ним принадлежит любая ситуация, складывающаяся в ходе боевых действий, ряд ситуаций в области экономики, судопроизводства, а также в спорте. В некотором смысле конфликтной можно считать и ситуацию с несколькими критериями: каждый из них предъявляет к управлению свои требования и, как правило, эти требования противоречивы.
Каждая непосредственно взятая из практики конфликтная ситуация очень сложна и ее анализ затруднен наличием многих несущественных факторов. Чтобы сделать возможным математический анализ конфликта, строится его математическая модель. Такую модель называют игрой.
От реального конфликта игра отличается тем, что ведется по определенным правилам. Эти правила указывают «права и обязанности» участников, а также исход игры — выигрыш или проигрыш каждого участника в зависимости от сложившейся обстановки. Человечество издавна пользуется такими формализованными моделями конфликтов — «играми» в буквальном смысле слова (шашки, шахматы, карточные игры и т.п.). Отсюда и название теории игр, и ее терминология: конфликтующие стороны условно называются игроками, одно осуществление игры — партией, исход игры — выигрышем или проигрышем. Мы будем считать, что выигрыши (проигрыши) участников имеют количественное выражение (если это не так, то всегда можно им его приписать, например, в шахматах считать выигрыш за единицу, проигрыш — за минус единицу, ничью — за нуль).
В игре могут сталкиваться интересы двух или более участников; в первом случае игра называется парной, во втором — множественной.
Развитие игры во времени можно представлять как ряд последовательных ходов участников. Ходом называется выбор игроком одного из предусмотренных правилами игры действий и его осуществление. Ходы бывают личные и случайные. При личном ходе игрок сознательно выбирает и осуществляет тот или другой вариант действий (пример — любой ход в шахматах). При случайном ходе выбор осуществляется не волей игрока, а каким-то механизмом случайного выбора (бросание монеты, игральной кости, вынимание карты из колоды и т.п.). Некоторые игры (так называемые чисто азартные) состоят только из случайных ходов — ими теория игр не занимается. Ее цель — оптимизация поведения игрока в игре, где (может быть, наряду со случайными) есть личные ходы. Такие игры называются стратегическими.
Стратегией игрока называется совокупность правил, определяющих выбор варианта действий при каждом личном ходе в зависимости от сложившейся ситуации.
Обычно, участвуя в игре, игрок не следует каким-либо жестким, «железным» правилам: выбор (решение) принимается им в ходе игры, когда он непосредственно наблюдает ситуацию. Однако теоретически дело не изменится, если предположить, что все эти решения приняты игроком заранее («если сложится такая-то ситуация, я поступлю так-то»). Это будет значить, что игрок выбрал определенную стратегию. Теперь он может и не участвовать в игре лично, а передать список правил незаинтересованному лицу — судье. Стратегия может быть задана машине-автомату в виде программы (именно так играют в шахматы ЭВМ).
В зависимости от числа стратегий игры делятся на конечные и бесконечные. Игра называется конечной, если у каждого игрока имеется в распоряжении только конечное число стратегий (в противном случае игра называется бесконечной). Бывают игры (например, шахматы), где в принципе число стратегий конечно, но так велико, что полный их перебор практически невозможен.
Оптимальной стратегией игрока называется такая, которая обеспечивает ему наилучшее положение в данной игре, т. е. максимальный выигрыш. Если игра повторяется неоднократно и содержит, кроме личных, еще и случайные ходы, оптимальная стратегия обеспечивает максимальный средний выигрыш.
Задача теории игр — выявление оптимальных стратегий игроков. Основное предположение, исходя из которого находятся оптимальные стратегии, состоит в том, что противник (в общем случае — противники) по меньшей мере так же разумен, как и сам игрок, и делает все для того, чтобы добиться своей цели. Расчет на разумного противника — лишь одна из возможных позиций в конфликте, но в теории игр именно она кладется в основу.
Игра называется игрой с нулевой суммой, если сумма выиграшей всех игроков равна нулю (т.е. каждый игрок выигрывает только за счет других). Самый простой случай — парная игра с нулевой суммой — называется антагонистической. Теория антагонистических игр — наиболее развитый раздел теории игр, с четкими рекомендациями. Ниже мы познакомимся с некоторыми ее понятиями и приемами.
Теория игр, как и всякая математическая модель, имеет свои ограничения. Одним из них является предположение о полной («идеальной») разумности противника. В реальном конфликте зачастую оптимальная стратегия состоит в том, чтобы угадать, в чем противник «глуп», и воспользоваться этой глупостью в свою пользу. Схемы теории игр не включают элементов риска, неизбежно сопровождающего разумные решения в реальных конфликтах. В теории игр выявляется наиболее осторожное, «перестраховочное» поведение участников конфликта. Сознавая эти ограничения и поэтому не придерживаясь слепо рекомендаций, полученных игровыми методами, можно все же разумно использовать аппарат теории игр как «совещательный» при выборе решения.