- •1. Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- •2. Сутність економіко-математичної моделі.
- •3. Необхідність використання математичного моделювання економічних процесів.
- •4. Етапи математичного моделювання
- •5. Сутність адекватності економіко-математичних моделей.
- •7. Способи перевірки адекватності економіко-математичних моделей.
- •8. Поняття адаптації та адаптивних систем.
- •9. Сутність оптимізаційних моделей. Приклади економічних задач математичного програмування.
- •10. Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування.
- •11. Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах.
- •12. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- •13. Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- •14. Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану.
- •16. Знаходженння розв’язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу.
- •17. Симплексний метод із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом.
- •18. Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- •19. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- •20. Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація.
- •21. Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
- •22. Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції.
- •23. Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- •26. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- •27. Метод Гоморі.
- •28. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- •29. Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- •30. Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум.
- •31. Поняття про опуклі функції. Геометрична інтерпретація задачі опуклого програмування на площині.
- •32. Сідлова точка та необхідні і достатні умови її існування. Теорема Куна-Таккера.
- •33.Квадратична функція та її властивості.
- •34.Постановка задачі квадратичного програмування та її математична модель.
- •35.Градієнтні методи розв’язання задач нелінійного програмування та їх класифікація.
- •36.Метод Франка-Вульфа. Алгоритм розв’язування задачі нелінійного програмування.
- •37. Математична постановка задачі динамічного програмування, її економічний зміст. Принцип оптимальності Беллмана.
- •38. Основні рекурентні співвідношення розв’язування задач динамічного програмування.
- •39. Методи розв’язування задач динамічного програмування. Основні кроки алгоритму розв’язування задачі динамічного програмування.
- •40. Основні поняття теорії ігор. Гра двох гравців з нульовою сумою, правила гри, ціна гри, пара оптимальних стратегій для двох осіб.
- •41. Платіжна матриця. Основна теорема теорії ігор. Принцип мінімаксу.
- •42. Гра в чистих стратегіях. Поняття сідлової точки і її знаходження.
- •43. Гра 2х2 в змішаних стратегіях. Алгоритм розв’язування задачі.
- •44. Зведення гри двох осіб до задачі лінійного програмування.
- •1. Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- •2. Сутність економіко-математичної моделі.
41. Платіжна матриця. Основна теорема теорії ігор. Принцип мінімаксу.
Економічна діяльність супроводжується невизначеністю та ризиками відносно доходів, витрат або прибутків, які є наслідком купівлі-продажу ресурсів, продуктів і послуг. Задачі з прийняття рішень щодо вибору альтернативи поділяють на 2 класи. По-перше, це задачі прийняття рішень за умов невизначеності, коли відсутня інформація про імовірність виникнення можливих станів природи. По-друге, це задачі прийняття рішень за умов ризику, коли імовірності виникнення можливих майбутніх станів навколишнього середовища вважаються відомими. Для розв
Їязання подібних задач теорія прийняття рішень має набір критеріїв. Інформацію про задачу подають у зручному для дослідження вигляді за допомогою матриці цінностей альтернатив, яку в літературі з менеджменту ще називають платіжною матрицею.
Теорема (основна теорема теорії ігор). Кожна скінченна гра має, принаймні, один розв'язок, можливий в області змішаних стратегій.
Максіміна принцип — принцип оптимальної поведінки гравців в теорії ігор.
Принцип максіміна полягає в намаганні максимізувати мінімальний виграш, має особливо велике значення в антагоністичних іграх, в яких призводить до отримання першим гравцем значення гри.
Слідуючи принципу максіміна, гравці часто вимушені застосовувати змішані стратегії.
Якщо (1)
Тоді в кожного гравця існують оптимальні стратегії, тобто, стратегії, на яких досягаються в (1) зовнішні екстремуми. Однак, навіть в найпростіших випадках рівність (1) може не мати місця. Наприклад, в матричній грі з матрицею виявляється Для того, щоб забезпечити реалізованість принципу максіміна, множини стратегій гравців розширюють розширюють до множини змішаних стратегій, які полягають в випадковому виборі гравцями своїх початкових стратегій, які називаються чистими, а функція виграшу визначається як математичне очікування виграшу в умовах застосування змішаних стратегій. В наведеному прикладі оптимальними змішаними стратегіями гравців є вибори гравцями обох своїх стратегій з ймовірностями 1/2, а значення гри дорівнює нулю.
Якщо множини A та B скінченні, то антагоністична гра називається матричною грою; для неї завжди існують оптимальні змішані стратегії у обох гравців. Якщо ж одна із множин A або B нескінченне, то антагоністична гра називається нескінченною.
Принцип максіміна для нескінченних антагоністичних ігор може здійснюватись (якщо рівність (1) не має місця) у вигляді рівності: В такому випадку оптимальною стратегією для гравців не існує, однак для будь якого ε > 0 існують ε-оптимальні стратегії (тобто, стратегії, які забезпечують досягнення значення гри з заданою точністю ε) у обох гравців.
Якщо обидві множини A та B нескінченні, то оптимальні змішані стратегії (і навіть ε-оптимальні) не завжди існують. Наприклад, в грі з функцією виграшу де стратегіями гравців є множини натуральних чисел.
42. Гра в чистих стратегіях. Поняття сідлової точки і її знаходження.
Страте́гія чи́ста — будь яка із доступних для гравця дій, передбачених правилами гри. Кожну чисту стратегію можна розглядати як вироджений випадок змішаної стратегії.
Сідлові́ то́чки — ситуації (a*, b*) в антагоністичних іграх з функцією виграшу H(a, b), для яких виконується подвійна нерівність: H(a, b*) ≤ H(a*, b*) ≤ H(a*, b) для всіх стратегій a гравця A, і для всіх стратегій b для гравця B.
Якщо уявити, що вісь b паралельна гірському хребту, а вісь a перпендикулярна йому, то сідлова точка буде відповідати перевалу через хребет.
Гра приходить до сідлової точки, у випадку, якщо гравці слідують принципу максіміна. Те саме поняття сідлових точок використовується в теорії математичному програмуванні та в теорії диференційних ігор.