49. Основные положения теории стратегических игр.

Теорию игр можно рассматривать как новый раздел оптимизационного подхода, позволяющего решать новые задачи при принятии решений.

Игра- упрощенная формализованная модель реальной конфликтной ситуации.

Стратегия игрока- его правила действия в каждой из возможных ситуаций игры.

В теории игр не существует установившейся классификации видов игр, но можно выделить некоторые виды по критериям:

Количестко игроков. Если 2 стороны, то это игра 2х лиц. Если больше 2, её относят к игре nигроков.

Количество стратегий игры. Делятся на: 1.конечная игра-у каждого игрока конечное число стратегий; 2.бесконечная игра-если хотя бы у одного игрока бесконечное число стратегий.

Взаимоотношение сторон. Делятся на: 1.кооперативные-заранее определены коалиции 2.коалиционные-игроки могут вступать в соглашения 3.бескоалиционные-игроки не имеют права вступать в соглашения.

Характер выигрышей. 1.Игра с нулевой суммой-сумма выигрышей всех игроков в каждой партии равно 0. 2. Игра с ненулевой суммой-игра, в которой нужно вносить взнос за право участия в ней

52. Приняние решения в условиях полной неопределенности и в условиях риска.

Под ПР понимается выбор наиболее предпочтительного решения из множества доступных альтернатив. Большинство задач содержит в том или ином виде неопределенность.Решение задач с учетом разного вида неопределенностей является общим случаем, а принятие решений без их учета - частным.Накоплено достаточно большое число методов формализации постановки и принятия решений с учетом неопределенностей. При использовании этих методов следует иметь в виду, что все они носят рекомендательный характер и выбор окончательного решения всегда остается за человеком (ЛПР).Принято различать три типа неопределенностей: -неопределенность целей; -неопределенность наших знаний об окружающей обстановке и действующих в данном явлении факторах (неопределенность природы); -неопределенность действий активного или пассивного партнера или противника. приведенное выше утверждение является достаточно условным, как, впрочем, и любая классификация. крайним случаем может быть неопределенность нестохастического вида,при которой никаких предположений о стохастической устойчивости не существует. В таком случае решение принимается на основании каких-либо гипотез о законах распределения случайных величин. При этом ЛПР должен иметь в виду опасность несовпадения его результатов с реальными условиями. Эта опасность несовпадения формализуется с помощью коэффициентов риска. Принятие решений в условиях риска. В некоторых случаях неопределенность знаний является как бы "неполной" и дополняется некоторыми сведениями о действующих факторах, в частности, знанием законов распределения описывающих их случайных величин. Этот промежуточный случай соответствует ситуации риска. Принятие решений в условиях риска может быть основано на одном из следующих критериев:-критерий ожидаемого значения; -комбинации ожидаемого значения и дисперсии; известного предельного уровня;-наиболее вероятного события в будущем.