- •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.
47. Нахождение равновесных стратегий в биматричной игре. Равновесные ситуации.
Ситуация (i*, j*), в которой выполняются неравенства
, i = 1,2; , j = 1,2,
называется равновесной.
В равновесной ситуации игроки добиваются наибольших выигрышей стратегиями i = i*, j = j*. Их называют равновесными стратегиями, а соответствующие элементы , матриц выигрышей – равновесными выигрышами игроков.
При B = - A, т.е.
, i, j = 1,2,
биматричная игра превращается в матричную игру. В этом случае из определения равновесных стратегий вытекает
, i, j = 1,2.
Отсюда
,
что означает оптимальность стратегий i*, j* в матричной игре (см. п. 5.2) с матрицей выигрыша А. Следовательно, определение равновесных стратегий включает в себя понятие оптимальных стратегий матричной игры.
Равновесные выигрыши одновременно максимальны в столбце матрицы А и строке матрицы B соответственно. Это свойство можно использовать как рабочее правило для нахождения равновесных ситуаций.
Применим правило к матрицам выигрышей (6.1). Подставив в (6.1) численные значения элементов (6.2), получим
.
Ситуация (1,1) равновесная, поскольку для первого столбца матрицы А и первой строки матрицы В имеем
2 = а11 ≥ а21 = 1, 0 = b11 ≥ b12 = - 2.
Ситуация (2, 2) тоже равновесная: 0 ≥ - 1 и -1 ≥ -3. Ситуации (1,2) и (2,1) не равновесные. Равновесные выигрыши игроков (2 и 0) в первой равновесной ситуации превосходят аналогичные выигрыши (0 и –1) во второй, поэтому первая ситуация предпочтительней для игроков. Содержательно в равновесных ситуациях воплощается «закон кармы»: за хорошую подготовку к зачету Студент получает зачет, а за плохую подготовку по справедливости не получает. Моральное удовлетворение Студента и Преподавателя в первой ситуации выше, чем во второй.
48. Смешанные стратегии в биматричной игре. Свойства смешанных стратегий.
Рассмотрим, например, игру «семейный спор» с матрицами выигрыша
. (6.3)
Ее можно интерпретировать как выбор супругами совместного вечернего развлечения: спортивного соревнования, в котором заинтересован супруг (первый игрок), или балета, которому в равной степени отдает предпочтение супруга (второй игрок). В случае разногласия (выбора разных стратегий) нулевые выигрыши означают безнадежно испорченный вечер.
Легко видеть, что в игре «семейный спор» нет равновесных ситуаций и, следовательно, нет предпочтительных стратегий, как было в игре о «зачете».
Построим по аналогии с п. 5.3 смешанное расширение ГА,В этой игры. Определим множества смешанных стратегий
Х = {х= (х1, х2): х1 + х2 = 1, х1 ≥ 0, х2 ≥ 0 },
Y = { y = (y1, y2): y1 + y2 = 1, y1 ≥ 0, y2 ≥ 0 }
и функции выигрыша
Н1(х, у) = 2х1у1+ х2у2, (6.4)
Н2(х, у) = х1у1 + 2х2у2. (6.5)
В модельном представлении в игре ГА,В игроки независимо выбирают смешанные стратегии х, у из множеств Х, Y . Когда выбор стратегий сделан и в игре сложилась ситуация (х, у), определяются выигрыши Н1(х, у) и Н2(х, у) первого и второго игрока. Целью каждого игрока является максимизация индивидуального выигрыша путем выбора стратегии из своего множества стратегий.
Составляющие игры ГА,В имеют такой же содержательный смысл, как в матричной игре:
х1 и х2 – вероятности (частоты) выбора чистых стратегий i = 1 и i = 2,
у1 и у2 – вероятности (частоты) выбора чистых стратегий j = 1 и j = 2,
Н1(х, у) и Н2(х, у) – математические ожидания выигрыша («средние» выигрыши) первого и второго игрока в ситуации (х, у).
Назовем ситуацию (х*, у*) и смешанные стратегии х*, у* равновесными, если неравенства
Н1(х*, у*) ≥ Н1(х, у*), Н2(х*, у*) ≥ Н2(х*, у) (6.6)
выполняются для любых смешанных стратегий х, у.
В равновесной ситуации стратегии х = х*, у = у* обеспечивают игрокам максимальные равновесные выигрыши Н1(х*, у*), Н2(х*, у*), поэтому для игроков они представляют первоочередной интерес.
Покажем существование равновесных ситуаций в смешанных стратегиях. Положим по аналогии с матричной игрой
х = (х1, х2) = (р, 1 - р), 0 ≤ р ≤ 1;
у = (у1, у2) = (q, 1 - q), 0 ≤ q ≤ 3. (6.7)
Формулы (6.7) устанавливают взаимно однозначное соответствие между ситуациями (х, у) в смешанных стратегиях и точками (р, q) единичного квадрата 0 ≤ р, q ≤ 1. Подставляя (6.7) в (6.4), (6.5), получим
Н(1) (р, q) = 3рq - р – q + 1, (6.8)
Н(2) (р, q) = 3рq – 2р – 2q + 2. (6.9)
Если (р*, q*) – прообраз равновесной ситуации (х*, у*), то по ее определению имеем
Н(1) (р*, q*) ≥ Н(1) (р, q*), Н(2) (р*, q*) ≥ Н(2) (р*, q) (6.10)
для любых 0 ≤ р, q ≤ 1 или, учитывая (6.8), (6.9),
3р*q* - р* - q* + 1 ≥ 3рq* – р – q* + 1,
3р*q* – 2р* – 2q* + 2 ≥ 3р*q – 2р* – 2q + 2.
Отсюда после несложных преобразований получим систему неравенств
(р* - р) (q* - 1/3) ≥ 0, (р* – 2/3) (q* – q) ≥ 0
относительно неизвестных р*, q*, которая должна выполняться для всех 0 ≤ р, q ≤ 1. Используя последнее условие, находим три равновесные ситуации (0, 0), (1, 1), (2/3, 1/3). Определяя по формулам (6.7) их образы и подсчитывая равновесные выигрыши (6.8), (6.9), получим полный набор равновесных ситуаций в игре ГА,В (табл. 6.1).
В третьей равновесной ситуации игроки имеют равные «средние» выигрыши, что можно расценить как достижение игроками разумного компромисса. Следовательно, отвечающие ей равновесные стратегии и равновесные выигрыши и надо считать решением игры. Суть компромисса между супругами во взаимных уступках с определенной частотой при выборе вечерних развлечений.