- •Особенности задач принятия решений
- •1.1. Формирование задач принятия решений.
- •1.2. Основные понятия системного анализа
- •1.3. Постановка задач принятия оптимальных решений
- •1.4. Принятие решений в условиях определенности
- •1.5. Принятие решений с учетом неопределенностей
- •Принятие решений в антагонистических и конфликтных ситуациях
- •Основная теорема теории игр. Всякая конечная антагонистическая игра 2-х лиц имеет цену и у каждого игрока имеется, по меньшей мере, одна оптимальная стратегия.
- •Геометрический способ решения игры
- •Аналитический метод решения игры (продолжение лекции 2)
- •Метод последовательных приближений
- •Решение игры методом сведения к задаче линейного программирования (лп)
- •Принятие статистических решений
- •Классические критерии пр.
- •Производные критерии
- •Рассмотрим пример применения рассмотренных статистических критериев пр для следующей практической задачи.
- •Связь между критериями и их графическая интерпретация
- •Критерии с прямоугольными конусами п редпочтения
- •Критерий с прямыми предпочтениями
- •Критерии с иными фп
- •Рациональный выбор решений: аксиомы, задачи, парадоксы
- •Многокритериальные решения: модели, оценка альтернатив, выбор решений
- •Интерактивные методы решения мкз
- •Метод уступок
- •Пример выбора варианта квартиры
- •Метод смещенного идеала
- •Метод electre
- •Метод promethee
- •Принципы группового выбора решений
- •Анализ риска
- •1. Измерение риска
- •Риск катастроф как независимый критерий
- •Коллективные решения
- •Особенности пр в малых коллективах
- •Общая схема экспертизы. Для решений задач пр привлекаются эксперты. Общая схема экспертизы включает следующие элементы (рис.):
- •Методы обработки экспертной информации. Существуют три основные группы методов обработки экспертной информации: статистические методы; алгебраические методы; методы шкалирования.
- •Пр в организациях
- •4.1. Постановка задачи
- •4.2. Детерминистский случай.
- •4.3. Многостадийные задачи принятия решений в условиях неопределенности
- •4.4. Марковские модели принятия решений
- •19.1. Примеры биматричных игр
- •19.1.1. Борьба за рынки
- •19.1.2. Дилемма узников
- •19.1.3. Семейный спор
- •19.1.4. Студент - преподаватель
- •19.2. Смешанные стратегии
- •19.3. 2 X 2-6иматричные игры. Ситуация равновесия
- •19.4. Поиск равновесных ситуаций
- •19.4.1. Борьба за рынки
- •29.4.2. Дилемма узников
- •19.4.3. Семейный спор
- •19.4.4. Студент - преподаватель
- •19.5. Некоторые итоги
- •19.6. Задания и ответы
Метод последовательных приближений
В этом методе используется математическое моделирование игры. На каждом ходе каждый игрок выбирает такую чистую стратегию, которая является наилучшей с учетом всех предыдущих ходов противника, рассматриваемых как некоторая «смешанная» стратегия.
Относительные частоты применения этих стратегий определяют приближенное значение оптимальной смешанной стратегии, а средний выигрыш - приближенное значение цены игры.
Идея метода состоит в следующем. Пусть 1-й игрок выбирает чистую стратегию , на что 2-й игрок отвечает стратегией , которая наименее выгодна для первого. На этом ход противника 1-й игрок отвечает стратегией xk , которая дает ему максимальный выигрыш. Далее, 2-й игрок отвечает на пару ходов 1-го той, стратегией, которая дает ему наименьший средний проигрыш за пару ходов и т. д.
По-сути, метод реализует некоторую модель взаимного обучения игроков, когда каждый из них на опыте «прощупывает» поведение противника и старается ответить наилучшим для себя образом. Доказано, что процесс последовательного приближения сходится, хотя очень медленно. При большом числе партий средний выигрыш приближается к цене игры, относительные частоты применения игроками своих стратегий – к оптимальным значениям вероятностей. Трудоемкость метода практически линейно зависит от размеров исходной матрицы. Рассмотрим пример. Пусть дана матрица игры следующего вида:
|
|
|
|
|
2 |
1 |
0 |
|
2 |
0 |
3 |
|
-1 |
3 |
-3 |
Cведем все результаты вычислений в таблицу:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
2 |
1 |
0 |
0 |
|
0 |
3 |
-3 |
3 |
1,5 |
2 |
|
4 |
1 |
3 |
0,5 |
|
1 |
3 |
0 |
1,5 |
1 |
3 |
|
6 |
1 |
6 |
0,333 |
|
2 |
3 |
3 |
1 |
|
4 |
|
8 |
1 |
9 |
0,25 |
|
3 |
3 |
6 |
1,5 |
1,875 |
5 |
|
7 |
4 |
6 |
0,8 |
|
4 |
3 |
9 |
|
1,3 |
6 |
|
6 |
7 |
3 |
0,5 |
|
4 |
6 |
6 |
1 |
0,75 |
7 |
|
8 |
7 |
6 |
0,857 |
|
4 |
9 |
3 |
1,286 |
1,072 |
8 |
|
10 |
7 |
9 |
0,857 |
|
5 |
9 |
6 |
1,125 |
1 |
9 |
|
12 |
7 |
12 |
0,778 |
|
6 |
9 |
9 |
1 |
0,889 |
10 |
|
14 |
7 |
15 |
0,7 |
|
7 |
9 |
12 |
1,2 |
0,95 |
11 |
|
13 |
10 |
12 |
0,9 |
|
8 |
9 |
15 |
1,364 |
1,137 |
12 |
|
12 |
13 |
9 |
0,75 |
|
8 |
12 |
12 |
1 |
0,875 |
– номер партии (партия = 2 полухода);
– номер чистой стратегии первого игрока, выбранной в партии ;
– общий
платеж 1-му игроку после
партий, если 2-й все время применяет
стратегию
;
– наименьший
средний выигрыш 1-го за
ходов, равный
;
– номер чистой стратегии 2-го игрока в -ой партии;
– общий
платеж 1-му игроку, если он все время
использует стратегию
;
– наибольший
средний выигрыш 1-го за
ходов, равный
.
– приближенное
значение цены игры, равное
.
После
12 ходов получаем:
,
.
Для
сравнения точное значение ν = 1,
,
.
Отметим, что важно знать заранее приближенное значение цены игры, чтобы вовремя остановить процесс компьютерного моделирования игры. Подходящим условием останова для метода последовательных приближений является достижение положения «равновесия», при котором все общие платежи или совпадают между собой.
Доказано,
что процесс сходится при
.
При этом приближенное значение ν
стремится к цене игры, а ξ и η могут
колебаться около значения оптимальных
стратегий. Трудоемкость метода снижается,
если в ходе каждого приближения определять
не только номер очередной чистой
стратегии, но и то, сколько раз подряд
она должна применяться.
