
- •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
Постановка и решение задачи.
Рассмотрим в качестве игры n лиц, аналогичной дилемме заключенного, идеализированную игру многих фермеров, выращивающих коров. Первый фермер в состоянии поставить на рынок 15 коров, а второй — 20. Оптимальный объем продукции, пользующейся спросом — 15 коров, при этом цена за каждую корову будет 0.9 миллиона. Это идеальный вариант, но на рынок может быть поставлено 20, 25, 30 или 35 коров, так как первый фермер может поставлять на рынок 5, 10 или 15 коров, а второй — 10, 15 или 20. В этих ситуациях цена за корову будет соответственно 0.7, 0.5, 0.3, 0.1 миллиона. Платежная матрица данной игры такова:
После некоторых вычислений игроки могут найти свои максиминные стратегии, решив уравнения:
где
Если все фермеры дают ограниченную продукцию, цена высока и каждый в отдельности получает хороший доход. Если все дают полную продукцию, цена низка и каждый в отдельности получает мало дохода. Однако стратегия отдельного фермера незначительно влияет на уровень цен, так что независимо от стратегии других фермеров он при любых обстоятельствахокажется в лучшем положении, избрав стратегию «полной продукции». Итак, стратегия полной продукции доминирует над стратегией ограниченной продукции; но если каждый поступает разумно, все они получают мало.
На практике равновесия не может быть, так как фермеры могут вступать и иногда вступают в некоторое свободное соглашение. Кроме того, фермер играет в эту игру не один раз. Игра повторяется каждый год, а это вносит элемент соглашения. Наконец, иногда правительство думает так же, как мы, вмешивается и издает закон против таких игр. Конечно, в этом анализе мы не приняли во внимание потребителя. Если учесть потребителя, сговор может быть не желателен для общества, хотя и желателен для фермера.
Данная игра может неоднократно повторяться. Предположим, что при каждом повторении игроки делают выборы одновременно и после каждого испытания получают платеж, определяемый этим испытанием. Это равносильно предположению, что для каждого игрока полезности последовательности исходов равна просто сумме полезностей каждой составляющей игры.
Положим, что игроки
тем или иным способом пришли к системе
выбора
.
Поскольку игрок 1 имеет основание
предполагать, что его противник «вероятно»
выберет
,
у него может появиться соблазн выжать
из следующей игры несколько больше,
выбрав
,
а еще лучше
.
Однако он может предвидеть, что появление
,
наверное, повлечет в следующей игре
выбор
или
,
и таким образом, при выборе
он потеряет часть дохода, получив сначала
7 или 5 вместо 4.5. Если же игрок 1 выбирает
стратегию
,
то в последующих играх он может предвидеть
появление выбора
или
.
Стратегия
— это идеальный вариант для игрока 1,
так как он в этой ситуации получает
максимум своего дохода. Однако при
выборе
он потеряет часть своего дохода. Для
игрока 2 наилучшим вариантом является
выбор игроком 1
,
хотя выбор
также является неплохой стратегией.
Однако при выборе
,
аналогично игроку 1, он теряет максимальную
часть своего дохода.
Итак, можно
утверждать, что созерцание ожидаемого
хаоса заставит игрока 1 придерживаться
порядка, а если он неспособен столь
отчетливо рассуждать о будущем, то
небольшой опыт скоро наставит его на
путь истинный. На основании этих доводов
видно, что в повторной игре повторный
выбор
является
своего рода квазиравновесием; ни одному
из игроков невыгодно вызвать хаос,
происходящий от неподчинения этой
стратегии, хотя стратегия неподчинения
приносит выгоду на короткое время (на
одно испытание).
Интуитивно ясно,
что квазиуравновешенная пара чрезвычайно
неустойчива; всякая потеря «веры»
в поведение противника вызывает цепочку
действий, приводящую к потерям для обоих
игроков. Рассмотрим этот процесс более
подробно. Пусть игрокам сообщили, что
игра будет проводиться два раза. Таким
образом, каждый игрок до своего первого
хода понимает, что во второй партии
результат обязательно будет
,
ибо после того, как первая партия будет
сыграна, вторую нужно рассматривать
так, как если бы игра проводилась лишь
однажды. Поскольку вторая партия
полностью определена, первую партию
можно истолковывать как игру, проводимую
только один раз. Отсюда следует, что
пара
должна появиться в обоих испытаниях. В
самом деле, если игрок 2 придерживается
во всех испытаниях, то игроку 1 лучше
выбирать
во всех испытаниях и наоборот, т. е.
является уравновешенной парой во всех
испытаниях.