- •«Оптимізаційні методи та моделі»
- •Тема лекції: Задачі лінійного програмування.
- •Графічний метод розв’язання задач лп.
- •2. Симплексний метод розв’язання задач лп.
- •3. Метод штучної бази.
- •1. Транспортна задача.
- •Основні теореми транспортної задачі.
- •Метод північно-західного кута (діагональний.)
- •Метод потенціалів.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема лекції: Задачі нелінійного програмування
- •1. Постановка задач цілочислового програмування.
- •2. Постановка задач параметричного програмування.
- •3. Класичні методи розв’язання задач нелінійного програмування.
- •Задачі опуклого програмування.
- •4. Постановка задач теорії ігор з нульовою сумою.
- •5.Кількісні методи оцінки ризику. Статистичні ігри.
- •Питання для самоконтролю.
Задачі опуклого програмування.
Розглянемо задачу квадратичного програмування, яка є окремим випадком задач опуклого програмування.
Означення 6. Квадратичною формою відносно змінних x1, x2,….. xn називається функція Z, яка має вигляд Z=∑∑сjixixj.
Означення 7. Квадратична форма Z називається додатньо (від’ємно) – визначеною, якщо Z(Х)>0 ( Z(Х)<0) для всіх значень змінних Х, окрім крапки Х=(0,0,……0).
Означення 8. Квадратична форма Z називається додатньо (від’ємно) – напіввизначеною, якщо Z(Х) ≥0 ( Z(Х) ≤0) для будь якого набору значень змінних Х =(x1, x2,….. xn) і, крім того, існує такий набір змінних Х*, де не всі змінні одночасно рівні нулю, що Z(Х) =0.
Теорема 5. Квадратична форма є опуклою функцією, якщо вона додатньо-напіввизначена.
Постановка задачі квадратичного програмування має вигляд:
Z=∑∑сjixixj.+ ∑djxj→max/ min (13)
за умов
∑aijxj ≤bi, (i=1,2…..m) ,
xj ≥0 (j=1,2…..n) ,
де ∑∑сjixixj - від’ємно (додатньо) – напіввизначена квадратична форма.
Алгоритм знаходження розв’язку задачі квадратичного програмування.
Складаємо функцію Лагранжа.
Записуємо необхідні і достатні умови існування сідловок точки для функції Лагранжа.
Використовуючи метод штучного базису, встановлюємо відсутність сідловок крапки для функції Лагранжа, або знаходимо ії координати.
Записуємо оптимальний план початкової задачі й обчислюємо значення цільової функції.
4. Постановка задач теорії ігор з нульовою сумою.
На практиці дуже часто виникають ситуації, коли необхідно приймати рішення в умовах невизначеності, тобто в умовах, коли дві або більш сторін мають на меті різні цілі, но результат для кожної із сторін залежить від дій супротивника. Наприклад, гра в шахи, шашки і т.д. В економіці конфліктні ситуації зустрічаються дуже часто: продавець і покупець, банк і клієнт, постачальник і споживач.
В 1944 році з’явилася математична дисципліна – теорія ігор, основою для якої стала монографія американського економіста Неймана.
Теорія ігор – це теорія математичної моделі конфліктних ситуацій, інтереси гравців котрих різні і кожний з них досягає своєї цілі (мети) різними шляхами.
Результат гри є виграшем для одних і програшем для других.
Означення 1. Модель любої конфліктної ситуації зветься грою.
Означення 2. В процесі гри кожний гравець висуває власну стратегію. Стратегія гравця – сукупність правил, по котрих при кожному ході відбувається вибір певних дій. Цей вибір залежить від сформованих обставин.
Означення 3. гра зветься парною, якщо в ній беруть участь дві сторони.
Означення 4. Кількісна оцінка результатів гри зветься платою.
Означення 5. Парна гра зветься грою з нульовою сумою, якщо програш одного є виграшем іншого.
Означення 6. Стратегія гравця називається оптимальною, якщо при повторенні гри вона забезпечує гравцю максимально можливий середній виграш (або теж само- мінімально можливий середній програш).
Задачі з сідловою точкою. Задачі в чистих стратегіях.
Розглянемо парну гру:
Приклад 1.Задана
платіжна матриця А парної гри з нульовою
сумою: А=
.
Знайти
ціну гри, сідлову точку гри.
Приклад 2.
.Задана платіжна матриця А парної гри
з нульовою сумою: А=
.
Знайти
верхнью та нижню ціну гри.
Ігри в мішаних стратегіях. Основна теорема теорії ігор.
Якщо немає сідловок точки, то гра ведеться в мішаних стратегіях, тобто розглядається не вибір можливої стратегії, а ймовірність з котрою обирається ця стратегія. Мішана стратегія визначається сукупністю ймовірностей різних стратегій.
Нехай гравець А для визначення своєї мішаної стратегії використав метод випадкового вибіру.
Нехай х1 – ймовірність вибору 1-ої стратегії;
х2 - ймовірність вибору 2-ої стратегії;
…………………………………………………
xm - ймовірність вибору m-ої стратегії.
Означення 1.
Мішаною стратегією гравця А називається
упорядкований набір m
чисел х1,
х2,
….., xm,
які задовольняють умовам:
0≤xi≤1,
i=
=1.
Мішані
стратегії гравців А та В позначають
=(x1,x2,
…, xm),
=(y1,y2,…,yn).
Всяка матрична гра з нульовою сумою має оптимальне рішення в мішаних стратегіях, при цьому відхилятися гравцям від цих стратегій не вигідно.
Теорема. О методі знаходження рішення.
Для того, щоб число ν було ціною гри, а Х* та Y* - оптимальними стратегіями, необхідно та достатньо, щоб виконувались умови:
j=
i=
Визначення оптимальних стратегій та ціни гри створюють процес знаходження рішення гри.
Теорема 2. Якщо один з гравців використовує мішану оптимальну стратегію, то його виграш дорівнює ціні гри ν незалежно від того, з якими частотами буде використовувати другий гравець стратегії, які вийшли до оптимальної стратегії( в тому числі і чисті стратегії).
Розглянемо гру з
платіжною матрицею 2х2:
A=
.
Якщо сідлової точки нема, рішення гри є мішані стратегії =(х1,х2) та =(y1,y2) стратегії гравців А та В, для котрих ймовірністі xi yi відмінні від нуля, звуться активними.
Стратегію гравця
А шукаємо по формулі ХА=
,
де Х=(х1,х2),
=(
ν, ν).
До даної системи рівнянь додаємо норміровочне рівняння х1+х2=1.
Для гравця В:
де Y=
,
=
.
Розв’язавши систему рівнянь знайдемо оптимальні стратегії гравців та ціну гри ν.
Наслідок. Для того, щоб х*, була оптимальною мішаною стратегією матричнох гри з матрицею А та ціною гри ν, необхідно та достатньо, щоб виконувались наступні нерівності:
j=
Аналогічно для гравця В: Для того, щоб у* була оптимальною мішаною стратегією матричної гри з матрицею А та ціною гри ν, необхідно та достатньо, щоб виконувались наступні нерівності:
i=
Таким чином, для розв’язування гри необхідно визначити стратегії, що задовольняють вишенаведані системи обмежень та умови нормування:
0,
=1,
i=
,
,
=1,
j=
.
Цей наслідок дозволяє сформулювати для розв’язання гри пару задач лінійного програмування.
Зведення задач теорії ігор до задач ЛП.
Якщо один з гравців застосовує свою оптимальну стратегію х*, то інший не може покращити своє становище, тобто для оптимальної стратегії справедливі співвідношення:
j=
,
xi≥0,
=1,
i=
за умов
ν→Мах.
Перетворимо цю
задачу, здійснивши підстановку pi=
,
і отримаємо
→Min,тому
що
ν→Мах.
Таким чином, маємо задачу ЛП, розв’язуючи яку, отримаємо значення pi, за допомогою яких шляхом оберної підстановки визначимо оптимальні значення ймовірностей, що складають оптимальну мішану стратегію.
А здійснивши
підстановку qj=
і враховуючи, що гравець В прагне
мінімізувати програш, отримаємо пару
двоїстих задач ЛП, розв’язання яких
дозволить визначити оптимальні стратегії
гравців А та В:
.
Таким чином, процедура розв’язування гри двох осіб є наступною:
Розраховуємо нижню та верхню ціну гри; якщо вони рівні між собою, то гра розв’язана.
Спрощуємо гру шляхом виключення домінованих стратегій.
Формулюємо пару задач ЛП, розв’язавши одну з яких, встановлюємо оптимальну мішану стратегію одного з гравців (зручніше гравця В).
За розв’язком прямої задачі знаходимо розвязок двоїстої задачі.
Шляхом оберненої підстановки визначемо оптимальні стратегії для спрощеної гри та доповнюємо їх домінованими чистими стратегіями з ймовірністю використання, що рівні нулю.
