- •5. Классификация задач оптимизации
- •7. Понятие, критерий оптимальности и тд
- •10. Графо-аналитич метод решения лин программирования
- •11. Краткая характеристика симплекс метода, его графич интерпретация
- •12. Этапы вычисления симплексным методом
- •17. Алгоритм решения симплекс методом
- •13. Правила составления исходной матрицы и 1-ого плана
- •14. Экономич смысл доп и искусственных переменных при м-методе
- •16. Геометрическая интерпретация этапов решения задачи симплексным м-методом.
- •19. Алгоритм решения задач симплексным методом и искусственным базисом. Расчет коэффициентов целевой строки исходной матрицы
- •18. Правила нахождения коэффициентов новой симплексной таблицы. Оценка оптимальности плана при решении задач на максимум и минимум целевой функции
- •22. Основные теоремы двойственности
- •24 Графо-аналитический метод решения задач целочисленного программирования. Область допустимых решений. Случаи множества равноценных оптимальных планов.
- •27. Целочисленное программирование. Характеристика класса задач, для которых имеет смысл только целочисленное решение. Дополнительное ограничение Гомори.
- •28. Транспортная задача линейного программирования. Метод потенциалов.
- •31. Вырождение плана и его преодоление при решении транспортной методом потенциалов
- •33. Признаки оптимальности плана транспортной задачи при решении методом потенциалов
- •32. Этапы решения транспортной задачи методом потенциалов
- •34. Расчет опорного (базисного) плана транспортной задачи методом «северо-западного угла».
- •35. Расчет опорного (базисного) плана транспортной задачи методом минимальных тарифов.
- •36. Характеристика задачи о назначениях. Методы нахождения оптимального решения.
- •37. Формулы расчёта потенциалов занятых клеток и расчёта оценок свободных
- •39. Характеристика условий и правил игры двух лиц с нулевой суммой.
- •41. Хаар-ка максиминной и минимаксной стратегии игры 2 лиц с нулевой суммой
- •42.Важнейшие свойства максиминных (минимаксных) стратегий игровых матриц с «седловой точкой» (точкой равновесия)
- •46. Биматричные игры. Максиминные и минимаксные стратегии игры игроков
- •44. Приведение матричной антагонистической игры к задаче линейного программирования
- •45. Необходимые и достаточные условия смешанных оптимальных стратегий в матричной игре с нулевой суммой
- •47. Нахождение равновесных стратегий в биматричной игре. Равновесные ситуации.
- •48. Смешанные стратегии в биматричной игре. Свойства смешанных стратегий.
- •49. Многокритериальные задачи. Парето оптимальные стратегии
- •50. Характерные особенности в задачах игры с природой.
37. Формулы расчёта потенциалов занятых клеток и расчёта оценок свободных
Ui + Vj = Cij (для занятых клеток)
∆ij = Ui + Vj – Cij (для свободных клеток).
39. Характеристика условий и правил игры двух лиц с нулевой суммой.
Математическая модель конфликтной ситуации называется игрой, стороны, участвующие в конфликте, — игроками, а исход конфликта — выигрышем. Для каждой формализованной игры вводятся правила, т.е. система условий, определяющая: 1) варианты действий игроков; 2) объем информации каждого игрока о поведении партнеров; 3) выигрыш, к которому приводит каждая совокупность действий. Как правило, выигрыш (или проигрыш) может быть задан количественно; например, можно оценить проигрыш нулем, выигрыш — единицей, а ничью — 1/2.
Игра называется игрой с нулевой суммой, или антагонистической, если выигрыш одного из игроков равен проигрышу другого, т.е. для полного задания игры достаточно указать величину одного из них. Если обозначить а — выигрыш одного из игроков, Ь — выигрыш другого, то для игры с нулевой суммой в = —а, поэтому достаточно рассматривать, например а.
40. Максиминные и минимаксные стратегии игры конкурентов.
Ai Bj |
B1 |
B2 |
… |
Bn |
A1 |
а11 |
a12 |
… |
a1n |
A2 |
а21 |
a22 |
… |
a2n |
… |
|
|
… |
… |
Am |
аm1 |
am2 |
.. |
amn |
Среди всех чисел аi (i = 1, 2, ..., т) выберем наибольшее: а = mах а,. Назовем а нижней ценой игры, или максимальным
выигрышем (максимином). Это гарантированный выигрыш игрока А при любой стратегии игрока В. Следовательно,
а = mах min aij.
Стратегия, соответствующая максимину, называется максиминной стратегией. Игрок В заинтересован в том, чтобы уменьшить выигрыш игрока А; выбирая стратегию Вj, он учитывает максимально возможный при этом выигрыш для А. Обозначим
b; = mах аij
Среди всех чисел bj выберем наименьшее b = min bj и назовем b верхней ценой игры или минимаксным выигрышем (минимаксом). Это гарантированный проигрыш игрока В. Следовательно,
b= min mах aij.
Стратегия, соответствующая минимаксу, называется минимаксной стратегией.
Принцип, диктующий игрокам выбор наиболее "осторожных" минимаксной и максиминной стратегий, называется принципом минимакса. Этот принцип следует из разумного предположения, что каждый игрок стремится достичь цели, противоположной цели противника.
41. Хаар-ка максиминной и минимаксной стратегии игры 2 лиц с нулевой суммой
42.Важнейшие свойства максиминных (минимаксных) стратегий игровых матриц с «седловой точкой» (точкой равновесия)
Если верхняя и нижняя цены игры совпадают, то общее значение верхней и нижней цены игры а = b = V называется чистой ценой игры, или ценой игры. Минимаксные стратегии, соответствующие цене игры, являются оптимальными стратегиями, а их совокупность — оптимальным решением, или решением игры. В этом случае игрок А получает максимальный гарантированный (не зависящий от поведения игрока В) выигрыш V, а игрок В добивается минимального гарантированного (вне зависимости от поведения игрока А) проигрыша V. Говорят, что решение игры обладает устойчивостью, т.е. если один из игроков придерживается своей оптимальной стратегии, то для другого не может быть выгодным отклоняться от своей оптимальной стратегии.
Пара чистых стратегий Ai и Bj дает оптимальное решение игры тогда и только тогда, когда соответствующий ей элемент аij является одновременно наибольшим в своем столбце и наименьшим в своей строке. Такая ситуация, если она существует, называется седловой точкой (по аналогии с поверхностью седла, которая искривляется вверх в одном направлении и вниз — в другом).
43. Смешанные стратегии теории игр. Свойства смешанных стратегий.
Если игра не имеет седловой точки, то применение чистых стратегий не дает оптимального решения игры. В таком случае можно получить оптимальное решение, случайным образом чередуя чистые стратегии.
Смешанной стратегией Sa игрока А называется применение чистых стратегий A1, А2, ..., Ai .... Am с вероятностями р1, Р2,..., pi
.... рт, причем сумма вероятностей равна 1. Смешанные стратегии игрока А записываются в виде матрицы
или в виде строки 5А =(Р1,Р2,...Рi,...,рm)- Аналогично смешанные стратегии игрока В обозначаются:
где
сумма вероятностей появления стратегий
равна
1
Чистые стратегии можно считать частным случаем смешанных и задавать строкой, в которой 1 соответствует чистой стратегии. На основании принципа минимакса определяется оптимальное решение игры.
Пусть
игра задана платежной матрицей
Средний выигрыш игрока А, если он использует оптимальную смешанную стратегию
, а Игрок В — чистую стратегию B2 (это соответствует 1-му столбцу платежной матрицы Р), равен цене игры v:
Тот
же средний выигрыш получает игрок А,
если
2-й игрок применяет стратегию В2,
т.е
Учитывая,
что р1
+
р2
- 1,
получаем систему уравнений для
определения оптимальной стратегии
Sa
и
цены игры V:
Решая
эту систему получаем оптимальную
стратегию
И
цену игры
Применяя
теорему об активных стратегиях при
отыскании Sв
— оптимальной
стратегии игрока В,
получаем,
что при любой чистой стратегии игрока
А
(А1
или
А2)
средний проигрыш игрока В
равен
цене игры V,
т.е.
Тогда
оптимальная стратегия
определяется
формулами:
