- •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»
Равновесие в антагонистической игре.
Ситуация (сложившаяся в результате выбора игроками А и В соответственно стратегий и называется равновесной, или ситуацией равновесия, или устойчивой, или седловой, точкой игры, если она удовлетворительна для каждого из игроков А и В, т.е. если выполняются неравенства:
или
равенства:
Выигрыш
соответствующий
ситуации равновесия
,
называют седловой
точкой матрицы игры.
Теорема 1 (свойство равнозначности седловых точек).
Если
и
- седловые точки, то
Теорема 2 (свойство взаимозаменяемости седловых точек).
Если
и
-
седловые точки, то и
и
-
также седловые точки.
Смешанные стратегии. Функция выигрыша и цена игры в смешанных стратегиях.
,
1 |
… |
i |
… |
m |
p1 |
… |
pi |
… |
pm |
где pi ≥ 0 (qj ≥ 0) - вероятность применения игроком А (B) чистой стратегии Ai (Bj), и p1 +...+ pi +...+ рт = 1 (так же для q).
Смешанную стратегию Р можно отождествить с m-мерным вектором (p1, ..., рт), т. е.
То же относится и к В: p меняем на q, i меняем на j
Обозначим через
---
множество всех смешанных стратегий
игрока А Каждую чистую стратегию Ai,
i
= 1, ..., m,
игрока A
можно рассматривать как смешанную
стратегию в которой чистая стратегия
Ai
выбирается с вероятностью pi
= 1, а все остальные чистые стратегии - с
0. Поэтому конечное множество
,
состоящее из т чистых стратегий игрока
А, является собственным (при т ≥ 2)
подмножеством бесконечного множества
его смешанных стратегий SA:
каждую смешанную стратегию можно представить линейной комбинацией чистых стратегий с коэффициентами, являющимися координатами данной смешанной стратегии:
Функция
выигрыша
игрока А в смешанных стратегиях, заданная
на декартовом произведении
множеств
смешанных стратегий, ставит в соответствие
каждой ситуации
в
смешанных стратегиях средний выигрыш
игрока А, определяемый выражением:
Таким
образом,
,
где
Матричная
форма выигрыш-функции:
Нижней ценой (или максимином) матричной игры в смешанных стратегиях называется
Верхней ценой (или минимаксом):
Для любой конечной матричной игры существуют нижняя и верхняя цены игры в смешанных стратегиях.
Смешанная
стратегия PО
SA,
максимизирующая показатель эффективности
α(Р)
- максиминная смешанная стратегия игрока
А, а нижняя цена игры
показатель t`
эффективности:
В частном случае PО = является максиминной чистой стратегией игрока A.
Аналогично,
смешанная стратегия QО
SB,
минимизирующая показатель неэффективности
β(Q),
назовем минимаксной смешанной стратегией
игрока В. Показатель неэффективности
минимаксной смешанной стратегии QО
равен верхней цене игры
:
Если QО = то - минимаксная чистая стратегия.
