- •Тема1. Предмет и основные понятия теории принятия решений 12
- •Тема 2. Оптимизационные модели принятия решений 77
- •Тема 3. Модели сетевого планирования в управлении 106
- •Тема 4. Методы теории игр в управлении 142
- •Тема 5. Многокритериальные задачи принятия решений. Векторная оптимизация. 175
- •Тема 6. Экспертные оценки в управлении 196
- •Введение
- •М еМетоды принятия оптимальных решений Формализованное комплексное описание проблемной ситуации
- •Декомпозиция и формализованное описание локальных фрагментов проблемной ситуации
- •Тема1. Предмет и основные понятия теории принятия решений Лекция 1. Предмет теории принятия решений
- •Назначение и краткая характеристика систем поддержки принятия решений (сппр)
- •Лекция 2. Проблема принятия решения. Основные понятия теории принятия решений
- •Основные понятия и определения
- •Классификация математических моделей
- •Эффективность решения
- •Концепции и принципы теории принятия решений
- •Модель проблемной ситуации
- •А. Задача анализа проблемы
- •Б. Моделирование механизма ситуации
- •В. Задача получения информации
- •Г. Формирование исходного множества альтернатив, формализация предпочтений и выбор
- •Д. Оценка эффективности решений
- •Лекция 3. Принятие решений в сложных ситуациях
- •Критерии принятия решений и их шкалы
- •Получение информации
- •Задача формирования исходного множества альтернатив
- •Оценка альтернатив
- •Контрольные вопросы к теме №1
- •Тема 2. Оптимизационные модели принятия решений Лекция 4. Использование оптимизационных моделей при принятии решений
- •Линейные модели оптимизации в управлении
- •Нелинейные модели оптимизации в управлении
- •Использование информационных технологий при решении задач нелинейной оптимизации
- •Контрольные вопросы к теме №2
- •Тема 3. Модели сетевого планирования в управлении Лекция 5. Информационные технологии сетевого планирования в управлении
- •Введение
- •Построение сетевых графиков
- •Описание составных работ проекта
- •Расчет временных параметров сетевого графика
- •Оптимизация комплекса операций а. Оптимизация комплекса операций по времени
- •Б. Оптимизация комплекса операций по стоимости при фиксированном сроке выполнения проекта
- •Потоки в сетях Задача о максимальном потоке
- •Задача о потоке минимальной стоимости
- •Задача о кратчайшем маршруте
- •Контрольные вопросы к теме №3
- •Тема 4. Методы теории игр в управлении Лекция 6. Информационные технологии теории игр
- •Теория игр в контексте теории принятия решений
- •Матричные игры с нулевой суммой
- •Игры без седловых точек
- •Использование линейной оптимизации при решении матричных игр
- •Решение матричных игр в смешанных стратегиях с помощью Excel
- •Игры с природой
- •Критерии, используемые для принятия решений в играх с природой Критерии, основанные на известных вероятностях стратегий природы
- •Критерий Вальда
- •Критерий Сэвиджа (минимаксного риска)
- •Критерий Гурвица
- •Оценка необходимости эксперимента в условиях неопределенности
- •Платежная матрица примера 4
- •Контрольные вопросы к теме №4
- •Тема 5. Многокритериальные задачи принятия решений. Векторная оптимизация. Лекция 7. Информационные технологии решения задач векторной оптимизации
- •Введение
- •Принцип оптимальности Парето. Неулучшаемые (оптимальные по Парето) решения
- •Принцип равновесия по Нэшу
- •Конфликты, переговоры и компромиссы
- •Краткий обзор методов решения задачи векторной оптимизации
- •Контрольные вопросы к теме №5
- •Тема 6. Экспертные оценки в управлении Лекция 8. Использование информационных технологий при математической обработке экспертиз
- •Понятие об экспертизах
- •Экспертное оценивание важности объектов
- •А. Усреднение экспертных оценок
- •Б. Попарное сравнение объектов
- •Результаты расчетов для случая несогласованной исходной матрицы попарных сравнений
- •В. Сложные экспертизы. Метод дерева целей
- •Г. Метод анализа иерархий (маи)
- •Контрольные вопросы к теме №6
- •Экзаменационные вопросы
Матричные игры с нулевой суммой
Рассмотрим парную игру с нулевой суммой.
Пусть игрок I имеет
стратегий (1, 2,…,m), а игрок II -
стратегий 1, 2,…, n). Такая игра называется
матричной игрой размерности
.
Предположим, игрок I выбрал одну из своих
возможных стратегий
(
),
а игрок II, не зная результата выбора
игрока I, - стратегию
(
). Выигрыши игрока I
и игрока II
в результате выбора стратегий удовлетворяют
соотношению
;
таким образом, если ввести обозначение
,
то
.
Элементы
для каждой пары стратегий
считаются известными и записываются в
платежную матрицу (табл. 4.1), строки
которой соответствуют стратегиям игрока
I, а столбцы - стратегиям игрока II. Каждый
положительный элемент
матрицы определяет величину выигрыша
игрока I и, соответственно, проигрыша
игрока II при применении ими соответствующих
стратегий. Естественно, целью игрока I
является максимизация своего выигрыша,
тогда как игрока II - минимизация своего
проигрыша.
Таблица 4.1
Платежная матрица парной игры с нулевой суммой
I I |
1 |
2 |
… |
n |
1 |
|
|
… |
|
2 |
|
|
… |
|
… |
… |
… |
… |
… |
m |
|
|
… |
|
Используя платежную матрицу парной
игры с нулевой суммой (табл. 4.1), определим
наилучшую стратегию игрока I среди
стратегий i ( i =
)
и наилучшую стратегию игрока II среди
стратегий j (j=
).
В теории игр предполагается, что противники, участвующие в игре, одинаково разумны, и каждый из них делает все возможное для того достижения своей цели.
Проанализируем стратегии игрока I. Игрок
I, выбирая стратегию
,
должен рассчитывать, что игрок II ответит
на нее той из своих стратегий
,
для которой выигрыш игрока I будет
минимальным. Найдем минимальное число
в каждой строке матрицы и, обозначив
его
,
запишем в добавочный столбец платежной
матрицы (см. табл. 4.2):
. (4.1)
Зная числа
(свои выигрыши при применении i-х стратегий
и разумном ответе игрока II), игрок I
должен выбрать такую стратегию, для
которой
максимально. Обозначив это максимальное
значение как
,
(т.е.
) и используя (4.1), получим:
(4.2)
Таблица 4.2
I I |
1 |
2 |
. . . |
n |
|
1 |
|
|
. . . |
|
|
2 |
|
|
. . . |
|
|
. . . |
. . . |
. . . |
. . . |
. . . |
. . . |
m |
|
|
. . . |
|
|
|
|
|
. . . |
|
|
Величина
представляет собой гарантированный
выигрыш, который может обеспечить себе
игрок I; она называется нижней ценой
игры (максимином). Стратегия, обеспечивающая
получение нижней цены игры
,
называется максиминной стратегией.
Если игрок I будет придерживаться своей
максиминной (перестраховочной) стратегии,
то ему гарантирован выигрыш, не меньший
при любом поведении игрока II.
В свою очередь, второй игрок стремится
уменьшить свой проигрыш или, что то же
самое, выигрыш игрока I обратить в
минимум. В связи с этим, для выбора своей
наилучшей стратегии он должен найти
максимальное значение выигрыша игрока
I в каждом из столбцов и среди этих
значений выбрать наименьшее. Обозначим
через
максимальный элемент в каждом столбце
и запишем эти элементы в дополнительной
строке табл. 4.2. Наименьшее значение
среди
обозначим через
;
эта величина представляет собой верхнюю
цену игры (минимакс), которая определяется
по формуле:
. (4.3).
Стратегия игрока II, обеспечивающая
«выигрыш»
,
является его минимаксной стратегией.
Выбор минимаксной стратегии игроком
II гарантирует ему проигрыш не больше
.
В теории игр доказывается, что для нижней и верхней цены игры всегда справедливо неравенство:
.
Игры, для которых нижняя цена равна
верхней, т.е.
,
называются играми с седловой
точкой.
Общее значение нижней и верхней цены
игры в играх с седловой точкой называется
чистой ценой игры
,
а стратегии
,
позволяющие достичь этого значения, -
оптимальными чистыми стратегиями;
элемент
=
является одновременно минимальным в
i-й строке и максимальным в j-м столбце.
Оптимальные стратегии определяют в
игре положение равновесия, поскольку
каждому из игроков невыгодно отходить
от своей оптимальной стратегии. Чистую
цену игры
в игре с седловой точкой игрок I не может
увеличить, а игрок II ‑ уменьшить. Если
игра имеет седловую точку, то говорят,
что она решается в чистых стратегиях.

I
I