
- •Матрицы. Определители. Основные понятия.
- •Обратная матрица. Ранг матрицы.
- •Алгоритм нахождения ранга матрицы.
- •Системы линейных уравнений. Системы линейных неравенств.
- •Векторы. N – мерное линейное векторное пространство.
- •Скалярное, векторное, смешанное произведение векторов.
- •Квадратичные формы.
- •7.Кривые второго порядка на плоскости (окружность, эллипс).
- •Пусть и - фокусы эллипса. Начало системы координат расположим на середине отрезка . Ось направим вдоль этого отрезка, ось - перпендикулярно к этому отрезку (рис. 7.2).
- •8. Кривые второго порядка на плоскости (гипербола, парабола).
- •Комплексные числа. Алгебраическая форма записи.
- •10. Геометрическое изображение комплексных чисел. Тригонометрическая форма записи.
- •Многочлены и действия над ними.
- •Функции. Графики основных элементарных функций.
- •Способы задания функции.
- •Графики элементарных функций.
- •Линейная функция.
- •Квадратичная функция
- •Гипербола
- •Степенная функция с натуральным показателнм.
- •Функция .
- •Показательная функция
- •Логарифмическая функция
- •Предел функции.
- •Непрерывность в точке. Виды разрывов.
- •Производная, ее геометрический и физический смысл.
- •Дифференциал, его геометрический и механический смысл.
- •Теоремы о дифференцируемых функциях и их применение.
- •Выпуклость графика функции. Точки перегиба.
- •Первообразная функции. Неопределенный интеграл.
- •Понятие определенного интеграла. Геометрический смысл.
- •Комбинаторика. Понятие множества. Перестановки. Размещения. Сочетания.
- •Формула включений-исключений и ее применения к комбинаторике и теории чисел. Бином Ньютона.
- •Рекуррентные уравнения.
- •Производящие функции.
- •Булевые функции и их представление. Двоичная запись целых чисел.
- •Алгоритм перевода чисел из десятичной системы счисления в двоичную.
- •Перевод чисел из двоичной системы в десятичную.
- •Теория графов. Основные понятия теории графов.
- •Сущность и условия применимости теории вероятностей. Вероятностное пространство.
- •Действия со случайными событиями.
- •Вероятность события. Аксиоматическое определение вероятности.
- •Вероятность события. Классическое определение вероятности.
- •Случайные величины и способы их описания.
- •Модели законов распределения вероятностей, наиболее употребляемые в социально-экономических приложениях.
- •Цепи Маркова и их использование в моделировании социально-экономических процессов.
- •Задача линейного программирования в общем виде.
- •Виды злп и способы перехода от одного вида к другому.
- •Основные теоремы линейного программирования.
- •Симплекс-метод.
- •Метод искусственного базиса.
- •Алгоритм метода искусственного базиса.
- •Двойственность задач линейного программирования. Таблица соответствий.
- •Теоремы двойственности.
- •Критерии оптимальности.
- •Транспортная задача. Закрытая и открытая модели.
- •Теорема о существовании оптимального решения.
- •Целочисленные злп, графический метод решения в случае двух переменных.
- •Задачи о назначениях и о коммивояжере как частные случаи целочисленных злп.
- •Метод ветвей и границ.
- •Алгоритм метода ветвей и границ:
- •Стандартная задача нелинейного программирования.
- •Локальный экстремум. Необходимое и достаточное условия.
- •Глобальный и условный экстремумы
- •Множители Лагранжа.
- •Задача о потребительском выборе.
- •Выпуклые множества, выпуклые и вогнутые функции. Теорема Куна-Таккера.
- •Динамическое программирование. Общая постановка задачи.
- •Функции Беллмана. Уравнения Беллмана. Условно-оптимальные управления.
- •Условная оптимизация.
- •Безусловная оптимизация.
- •Принцип Беллмана для оптимальных путей.
- •I этап. Условная оптимизация.
- •II этап. Безусловная оптимизация.
- •Оптимальное распределение инвестиций как задача динамического программирования.
- •Теория игр. Игровые модели.
- •Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса.
- •Чистые стратегии. Седловая точка.
- •Решение игр в смешанных стратегиях.
- •Приведение матричной игры к задаче линейного программирования.
- •Биматричные игры. Равновесие Нэша. Оптимальность Парето.
- •60. Игра двух лиц, в которой одним из игроков является "природа"
Биматричные игры. Равновесие Нэша. Оптимальность Парето.
Биматричная игра – это конечная игра двух игроков с ненулевой суммой, в которой выигрыши каждого игрока задаются матрицами отдельно для соответствующего игрока (в каждой матрице строка соответствует стратегии игрока 1, столбец – стратегии игрока 2, на пересечении строки и столбца в первой матрице находится выигрыш игрока 1, во второй матрице – выигрыш игрока 2.)
Для биматричных игр также разработана теория оптимального поведения игроков, однако решать такие игры сложнее, чем обычные матричные.
Непрерывной считается игра, в которой функция выигрышей каждого игрока является непрерывной в зависимости от стратегий. В теории математики доказано, что игры этого класса имеют решения, однако пока не разработано практически приемлемых методов их нахождения.
Рассмотрим, например, конфликтную ситуацию, в которой каждый из двух участников имеет следующие возможности для выбора своей линии поведения –
игрок А может выбрать любую из стратегий A1,…,Am,
игрок В может выбрать любую из стратегий B1,…,Bn.
При этом всякий раз их совместный выбор оценивается вполне определенно: если игрок A выбрал i-ю стратегию А1, а игрок В — k-ю стратегию Bk, то выигрыш игрока А равен некоторому числу aik, а выигрыш игрока В некоторому, вообще говоря, другому числу bik.
Иными словами, всякий раз каждый из игроков получает свой приз.
Последовательно перебирая все стратегии игрока А и все стратегии игрока B мы сможем заполнить их выигрышами две таблицы
|
B1 |
… |
Bk |
… |
Bn |
|
|
B1 |
… |
Bk |
… |
Bn |
A1 |
a11 |
… |
a1k |
… |
a1n |
|
A1 |
b11 |
… |
b1k |
… |
b1n |
… |
… |
…. |
… |
… |
… |
|
… |
… |
…. |
… |
… |
… |
Ai |
ai1 |
… |
aik |
… |
ain |
|
Ai |
bi1 |
… |
bik |
… |
bin |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Am |
am1 |
… |
amk |
… |
amn |
|
Am |
bm1 |
… |
bmk |
… |
bmn |
Первая из таблиц описывает выигрыши игрока А, вторая — выигрыши игрока B. Обычно эти таблицы записывают в виде матриц
,
Здесь А — платежная матрица игрока А, а В — платежная матрица игрока В.
При выборе игроком А i-й стратегии, а игроком В — k-й стратегии их выигрыши находятся в матрицах выплат на пересечении i-x строк и k-х столбцов: в матрице А это элемент aik , а в матрице В — элемент bik.
Таким образом, в случае, когда интересы игроков различны (но не обязательно противоположны), получаются две платежные матрицы: одна — матрица выплат игроку А, другая — матрица выплат игроку В. Поэтому совершенно естественно звучит название, которое обычно присваивается подобной игре, — биматричная.
Замечание, Рассматриваемые ранее матричные игры можно рассматривать, разумеется, и как биматричные, где матрица выплат игроку В противоположна матрице выплат игроку А:
или
.
Однако в общем случае биматричная игра — это игра с ненулевой суммой.
Равновесие по Нэшу.
В теории игр равновесием Нэша (названным в честь Джона Форбса Нэша, который предложил его) называется тип решений игры двух и более игроков, в котором ни один участник не может увеличить выигрыш, изменив своё решение в одностороннем порядке, когда другие участники не меняют решения. Такая совокупность стратегий выбранных участниками и их выигрыши называются равновесием Нэша.
Из определения видно, что в ситуациях равновесия и только в них ни один игрок не заинтересован в отклонении от своей стратегии. В частности, если ситуация равновесия оказывается предметом договора между игроками, то ни один из игроков не будет заинтересован в нарушении своих обязательств. Наоборот, если в договоре зафиксирована неравновесная ситуация., то по определению найдется хотя бы один игрок, который будет заинтересован в отклонении от нее и тем самым — в нарушении этого договора.
Равновесной стратегией игрока в бескоалиционной игре называется такая его стратегия, которая входит хотя бы в одну из ситуаций равновесия игры.
В случае антагонистической игры равновесные стратегии игроков совпадают с их оптимальными стратегиями. Для биматричных игр, напротив, понятие оптимальной стратегии игрока нередко вообще не имеет смысла: в таких играх оптимальными оказываются не стратегии отдельных игроков, а их сочетания, (т.е. ситуации) и притом для множества всех игроков сразу.
Поэтому в биматричных играх как оптимальные следует квалифицировать не действия того или иного игрока, а совокупность действий всех игроков, исход игры, ситуацию в ней. Именно в таком смысле следует понимать оптимальность приемлемых ситуаций в биматричной игре и ситуаций равновесия в ней.
Значительная часть теории биматричных игр состоит в исследовании свойств их ситуаций равновесия и равновесных стратегий игроков, а также в разработка способов их нахождения.
Процесс нахождения ситуаций равновесия в биматричной игре часто называется решением игры.
Джорджем Нэшем было доказано существование ситуации равновесия в смешанных стратегиях для любой биматричной игры.
Оптимальность по Парето.
Как и в случае антагонистических игр, целью теории биматричных игр является выработка принципов оптимальности, а так же установление соответствий между свойствами игр и свойствами их решений.
Чаще всего под оптимальностью подразумевают различные варианты формализованных описаний содержательных представлений о выгодности, устойчивости и справедливости.
В биматричных играх могут появляться ситуации, приемлемые, (т.е. выгодные и потому устойчивые) для каждого из игроков, могут априори оказываться в том или ином смысле невыгодными (и потому не устойчивыми)для игроков.
Один вариант устойчивости ситуации, отражающий черты ее выгодности, состоит в ее оптимальности по Парето.
Иными словами, в оптимальной по Парето ситуации игроки не могут совместными усилиями увеличить выигрыш кого-либо из них, не уменьшив при этом выигрыш кого-либо другого.
Формальное различие ситуации равновесия от ситуации, оптимальной по Парето: в первой ни один игрок, действуя в одиночку, не может увеличить своего собственного выигрыша; во второй — все игроки, действуя совместно, не могут (даже нестрого) увеличить выигрыш каждого.
Вопросы об оптимальных по Парето ситуациях решаются в принципе проще, чем аналогичные вопросы о ситуациях равновесия.
Пример: имеются два продавца, продающие определенный товар на рынке. Оба из них знают, что чем выше цена, тем меньше общий объем продаж. Для простоты предположим, что каждый из них может продать либо 400 единиц некоторого товара, либо 100 единиц. Известно, что при продаже 800 единиц на рынке складывается цена равная 100 фунтам, при 500 единицах - 200 фунтов, а при объеме продаж 200 единиц - 500 фунтов. Матрицы выигрышей продавцов показаны в нижеследующих таблицах.
Выигрыш 1 продавца.
|
Стратегии 2 продавца |
||
400 ед. |
100 ед. |
||
Стратегии 1 продавца |
400 ед. |
40000 фунтов |
80000 фунтов |
100 ед. |
20000 фунтов |
50000 фунтов |
Выигрыш 2 продавца.
|
Стратегии 1 продавца |
||
400 ед. |
100 ед. |
||
Стратегии 2 продавца |
400 ед. |
40000 фунтов |
20000 фунтов |
100 ед. |
80000 фунтов |
50000 фунтов |
Если бы игроки имели возможность и желание согласовывать свои действия, то они решили бы продать по 100 единиц и получить прибыль по 50 ООО каждый.
Предположим теперь, что по каким-либо причинам они принимают решения независимо друг от друга.
Каковы оптимальные стратегии для игроков в этом случае?
Пара стратегий (400,100) не является ситуацией равновесия, так как в этом случае второму игроку вьгодно изменить свою стратегию на 400 и тем самым увеличить свой выигрыш с 20000 до 40000.
Если рассмотреть пару стратегий (100,100), то она также не является ситуацией равновесия, поскольку каждому отдельному игроку выгодно поменять свою стратегию на 100 и получить вместо 50000 выигрыш в 80000.
Если же мы рассмотрим пару стратегий (400,400), то, как легко заметить, отклонение каждого отдельного игрока является для него невыгодным. Такую ситуацию мы называем ситуацией некооперативного равновесия.
Таким образом, основным определяющим свойством ситуации некооперативного равновесия является невыгодность для каждого отдельного игрока отклоняться от своей стратегии, входящей в ситуацию равновесия. В этом случае речь не идет о каких-либо договоренностях между игроками и поэтому такое равновесие называется некооперативным (равновесием по Нэшу).
Напротив, когда возможность достигать определенные договоренности между игроками существует, игроки стараются найти такую пару стратегий, для которой не существует другой пары, одновременно улучшающей выигрыши обоих игроков. Такая пара стратегий называется ситуацией кооперативного (оптимальность по Парето) равновесия. Таковой является пара стратегий (100,100).