- •Основные понятия и определения теории антагонистических игр.
- •Классификация игр.
- •Функция выигрыша и матрица выигрышей. Чистые стратегии игроков. Соотношение между матрицами выигрышей игроков a и b в антагонистической игре.
- •4. Доминирование чистых стратегий.
- •5. Максиминный и минимаксный принципы игроков. Показатели эффективности и неэффективности чистых стратегий.
- •Максимин и минимакс игры. Максиминные и минимаксные стратегии. Нижняя и верхняя цены игры в чистых стратегиях. Соотношение между ними.
- •Критерий решения игры в чистых стратегиях.
- •Доказательство утверждения
- •Удовлетворительность игровой ситуации для игрока b.
- •Равновесие в антагонистической игре.
- •Смешанные стратегии. Функция выигрыша и цена игры в смешанных стратегиях.
- •Теорема о соотношении нижней и верхней цен игры в чистых и смешанных стратегиях.
- •Основная теорема матричных игр Джона фон Неймана и седловая точка функции
- •Аналитическое решение игры 2×2 в смешанных стратегиях.
- •Рассмотрим игру 2х2.
- •Для того, чтобы их найти, воспользуемся теоремой об активных стратегиях.
- •Пусть игра задана матрицей
- •Д ля второго игрока
- •Аналитическое решение игры 2×2 в смешанных стратегияхдля игрока b.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×2 и оптимальных стратегий игрока a.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2×2 и оптимальных стратегий игрока b.
- •Геометрический метод нахождения цены игры 2 n и оптимальных стратегий игрока а
- •20. Геометрический метод нахождения цены игры m×2 и оптимальных стратегий игрока b.
- •2)В общем случае схема решения игры 2xn или nx2 графическим методом состоит в следующем.
- •21. Доминирование смешанных стратегий для игрока а.
- •22. Доминирование смешанных стратегий для игрока в.
- •Решение матричной игры m×n сведением к задаче линейного программирования для игрока a.
- •Решение матричной игры m×n сведением к задаче линейного программирования для игрока b.
- •Основные понятия и определения теории игр с природой.
- •Игры с природой. Показатель благоприятности состояния природы. Риск игрока, принимающего решение. Матрица рисков. Принятие решений в условиях риска и неопределённости.
- •Критерий Байеса оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •Критерий Байеса оптимальности чистых стратегий относительно рисков.
- •29.Критерий Лапласа оптимальности чистых и смешанных стратегий относительно выигрышей.
- •30.Критерий Лапласа оптимальности чистых стратегий относительно рисков.
- •31.Критерий (крайнего пессимизма) Вальда оптимальности чистых стратегий.
- •32.Критерий крайнего оптимизма оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей и рисков.
- •33.Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей и рисков. Вероятностная интерпретация коэффициентов критерия Гурвица.
- •34. Обобщённый критерий Гурвица оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей.
- •35.Выбор коэффициентов обобщённого критерия Гурвица для оптимиста.
- •36. Выбор коэффициентов обобщённого критерия Гурвица для пессимиста.
- •37.Критерий Севиджа
- •38/39 Критерий Гермейера оптимальности чистых стратегий
- •40.Критерий Ходжа – Лемана оптимальности чистых стратегий относительно выигрышей и рисков
- •44. Геометрическое решение биматричных игр 2×2
- •45. Аналитическое решение биматричных игр 2×2.
- •Рассмотрим случай, когда матрица [2x2]-не имеет седловой точки.
- •А цена игры (в смешанных стратегиях) V определяется формулой
- •Аналогичный анализ можно провести для второго игрока.
- •46. Модель дуополии по Курно.
- •47. Модель дуополии Бертрана.
- •48. Модель «Проблема общего»
- •51.Стратегическая форма позиционной игры с совершенной информацией.
- •52. Равновесие в позиционной игре. Принцип последовательной рационализации
- •53. Модель дуополии по Штакельбергу
- •55. Модель «инвесторы и банк»
35.Выбор коэффициентов обобщённого критерия Гурвица для оптимиста.
Весь выигрыш Игрока зависит
от того, какой коэффициент оптимизма
он выберет.
Он может рискнуть и попробовать выиграть большую сумму, а может не рисковать и с уверенностью выиграть меньшую сумму. Таким образом игрок может быть пессимистом, крайним оптимистом или нейтралом.
Коэффициент оптимизма λ выбирается между 0 и 1, при этом если коэффициент равен 1, то критерий Гурвица превращается в критерий Вальда (по пессимизму результата), если коэффициент равен 0, то в максимаксный – то есть игрок будет крайним оптимистом.. Число (1- λ) будет характеризовать меру пессимизма игрока А, поэтому в данной работе будем называть коэффициентом пессимизма. Таким образом коэффициенты оптимизма и пессимизма в сумме дают единицу.
С увеличением меры ответственности коэффициент λ стремится к нулю: чем серьезнее последствия ошибочных решений, тем больше желание ЛПР перестраховаться. А чем ближе λ к нулю, тем ближе (1- λ) к единице, т.е. тем больше пессимизма. И наоборот. Заметим, что при коэффициенте λ=0,5 видно нейтральность игрока в оценивании ситуации при выборе стратегии.
36. Выбор коэффициентов обобщённого критерия Гурвица для пессимиста.
Весь выигрыш Игрока зависит от того, какой коэффициент оптимизма он выберет.
Он может рискнуть и попробовать выиграть большую сумму, а может не рисковать и с уверенностью выиграть меньшую сумму. Таким образом игрок может быть пессимистом, крайним оптимистом или нейтралом.
Коэффициент оптимизма λ выбирается между 0 и 1, при этом если коэффициент равен 1, то критерий Гурвица превращается в критерий Вальда (по пессимизму результата), если коэффициент равен 0, то в максимаксный – то есть игрок будет крайним оптимистом.. Число (1- λ) будет характеризовать меру пессимизма игрока А, поэтому в данной работе будем называть коэффициентом пессимизма. Таким образом коэффициенты оптимизма и пессимизма в сумме дают единицу.
С увеличением меры ответственности коэффициент λ стремится к нулю: чем серьезнее последствия ошибочных решений, тем больше желание ЛПР перестраховаться. А чем ближе λ к нулю, тем ближе (1- λ) к единице, т.е. тем больше пессимизма. И наоборот. Заметим, что при коэффициенте λ=0,5 видно нейтральность игрока в оценивании ситуации при выборе стратегии.
37.Критерий Севиджа
Критерий Сэвиджа — один из критериев принятия решений в условиях неопределённости. Условиями неопределённости считается ситуация, когда последствия принимаемых решений неизвестны, и можно лишь приблизительно их оценить. Для принятия решения используются различные критерии, задача которых — найти наилучшее решение максимизирующее возможную прибыль и минимизирующее возможный убыток.
Математическое описание игры: Множество состояний природы Sп={ П1, … Пn}; Множество состояний игрока SА={ S1, … Sn}; Платёжная матрица игры V .
Помимо ситуации, когда игрок действует в условиях неопределённости, существует ситуация в условиях риска. Тогда игрок использует критерий Сэвиджа. Для этого исходная матрица заменяется на матрицу риска, где
r
i,j
=
показатель
благоприятности j
состояния природы.
Оптимальной
чистой стратегией является:
Т.о. оптимальной среди чистых стратегий по критерию Севиджа считается та чистая стратегия максимальный риск которой является минимальным среди максимальных рисков всех чистых стратегий. Таким образом Игрок выбирает стратегию с минимальным значением из самых крупных рисков. Поэтому оптимальная стратегия по критерию Сэвиджа гарантирует игроку А при любых состояниях природы риск, не больший, чем минимакс.
Пример
Исходная таблица
|
|
|
|
|
9 |
4 |
1 |
|
7 |
1 |
8 |
|
11 |
3 |
7 |
Строится матрица матрица рисков. В ячейках матрицы величина сожаления — разница между максимальным результатом при данном исходе (максимальном числе в данном столбце) и результатом при выбранной стратегии. Сожаление показывает величину, теряемую при принятии неверного решения.
В столбец Vis выписываем максим. Элементы по строкам .
Получим следующую матрицу :
|
|
|
|
Vis |
|
2 |
0 |
7 |
7 |
|
4 |
3 |
0 |
4 |
|
0 |
1 |
1 |
1 |
Находим мин. Элемент в столбце Vis : S*=S3 , r*=1
