- •1 Принципы, методы и средства исследования операций.
- •2.Понятие рациональности и эффективности, их соотношение.
- •3. Понятие системы, сложные системы. Системный анализ и исследование операций.
- •4. Понятие организации, анализ организации, информационные модели.
- •5. Операционный подход к задачам принятия решений, отличительные особенности.
- •6. Характеристики задач исследования операций.
- •7. Системный подход к задачам принятия решений.
- •8.Комплексный подход к задачам принятия решений.
- •9.Постановка задача исследования операций, элементы исследовательской задачи.
- •10.Качественные факторы в задачах принятия решений. Экспертное оценивание.
- •11 Экспертные оценки как бинарные соотношения. Свойства экспертных оценок.
- •13. Методы получения индивидуальных экспертных оценок.
- •14. Простейшие методы получения коллективных экспертных оценок и их недостатки; парадокс Кондорсе.
- •15. Экспертное оценивание. Методы дискуссии, суда, метод Делфи.
- •16 Экспертное оценивание. Метод последовательных сопоставлений.
- •Конкретные примеры операторов свёртки
- •17.Многокритериальная оптимизация, основные проблемы. Паретто-оптимальные решения.
- •18.Многокритериальная оптимизация, проблемы. Метод свертки критерия.
- •19.Многокритериальная оптимизация, метод уступок.
- •20.Многокритериальная оптимизация, метод равенства.
- •21.Многокритериальная оптимизация maxmin подход.
- •22. Многокритериальная оптимизация, проблемы, классы задач
- •1. Воз (векторные оптимальные задачи) на множестве целей или качеств
- •6. Воз «вложенные» (многовекторные)
- •23.Многокритериальная оптимизация, метод главного критерия.
- •24.Многокритериальная оптимизация. Метод идеальной точки.
- •25.Многокритериальная оптимизация, оптимизация по последовательно применяемым критериям.
- •26 Целочисленное линейное программирование. Особенности задач, методы отсечения.
- •27. Метод отсечения, общая постановка задачи.
- •28. Метод отсечения, дискретный алгоритм.
- •29. Метод отсечения, смешанный алгоритм.
- •30. Метод отсечения, циклический алгоритм.
- •31 Общая схема метода ветвей и границ.
- •32 Метод ветвей и границ, решение линейных целочисленных задач.(Метод Ленд и Дойг)
- •33. Метод ветвей и границ, задача о коммивояжере.
- •34. Динамическое программирование, принцип Беллмана, схема метода.
- •35. Динамическое программирование. Задача распределения капиталовложений (ресурсов).
- •36. Динамическое программирование. Задача о замене оборудования (1-я постановка).
- •37. Динамическое программирование. Марковские процессы принятия решений (динамические модели стохастических процессов принятия решений).
- •38. Динамическое программирование. Задача управления запасами.
- •39. Динамическое программирование. Задача о замене оборудования (2-я постановка).
- •40. Динамическое программирование. Задача о рекламе.
- •41. Динамическое программирование. Задача о рюкзаке (контейнере, задача о загрузке).
- •Смо, типы задач.
- •43. Смо, классификация систем, основные характеристики.
- •44. Смо, основные элементы системы.
- •45. Смо, дисциплины обслуживания, классификация.
- •Смо, входящий поток требований.
- •Смо, механизмы обслуживания.
- •Смо без очереди.
- •Смо с неограниченной очередью.
- •Смо с ограниченной очередью.
- •Замкнутые смо.
- •Смо с приоритетами. Приоритетное обслуживание заявок в смо
- •Относительные приоритеты[править]
- •Абсолютные приоритеты
- •Многофазные смо.
- •Матричные игры с седловой точкой. Оптимальные стратегии. (2 команды, конечная, с неполной информацией, 1 ход minmax & maxmin)
- •Смешанные стратегии. Основная теорема теории игр. (ходы→∞).
- •Свойства оптимальных стратегий.
- •Решение матричных игр методом линейного программирования.
- •Графический метод решения матричных игр.
Смешанные стратегии. Основная теорема теории игр. (ходы→∞).
Если игра не имеет седловой точки, то применение чистых стратегий не дает оптимального решения игры.
Смешанной
стратегией SA игрока А называется
применение чистых стратегий A1, A2,
..., Am с
вероятностями p1, p2,
..., pi,
..., pm причем
сумма вероятностей равна 1:
Смешанные
стратегии игрока Азаписываются
в виде матрицы
или в виде строки SA = (p1, p2, ..., pi, ..., pm) Аналогично смешанные стратегии игрока В обозначаются:
|
, или, |
SB = (q1, q2, ..., qi, ..., qn), |
где
сумма вероятностей появления стратегий
равна 1:
Чистые стратегии можно считать частным случаем смешанных и задавать строкой, в которой 1 соответствует чистой стратегии. На основании принципа минимакса определяется оптимальное решение (или решение) игры: это пара оптимальных стратегий S*A , S*B в общем случае смешанных, обладающих следующим свойством: если один из игроков придерживается своей оптимальной стратегии, то другому не может быть выгодно отступать от своей. Выигрыш, соответствующий оптимальному решению, называется ценой игры v. Цена игры удовлетворяет неравенству:
α ≤ v ≤ β |
(3.5) |
где α и β — нижняя и верхняя цены игры. Справедлива следующая основная теорема теории игр — теорема Неймана. Каждая конечная игра имеет по крайней мере одно оптимальное решение, возможно, среди смешанных стратегий. Пусть S*A = (p*1, p*2, ..., p*i, ..., p*m) и S*B = (q*1, q*2, ..., q*i, ..., q*n) — пара оптимальных стратегий. Если чистая стратегия входит в оптимальную смешанную стратегию с отличной от нуля вероятностью, то она называется активной.
Справедлива основная теорема об активных стратегиях: если один из игроков придерживается своей оптимальной смешанной стратегии, то выигрыш остается неизменным и равным цене игры v, если второй игрок не выходит за пределы своих активных стратегий.
Эта теорема имеет большое практическое значение — она дает конкретные модели нахождения оптимальных стратегий при отсутствии седловой точки.
Рассмотрим игру размера 2×2, которая является простейшим случаем конечной игры. Если такая игра имеет седловую точку, то оптимальное решение — это пара чистых стратегий, соответствующих этой точке. Игра, в которой отсутствует седловая точка, в соответствии с основной теоремой теории игр оптимальное решение существует и определяется парой смешанных стратегий S*A = (p*1, p*2) и S*B = (q*1, q*2).
Для того чтобы их найти, воспользуемся теоремой об активных стратегиях. Если игрок А придерживается своей оптимальной стратегии S'A, то его средний выигрыш будет равен цене игры v, какой бы активной стратегией ни пользовался игрок В. Для игры 2×2 любая чистая стратегия противника является активной, если отсутствует седловая точка. Выигрыш игрока А (проигрыш игрока В) — случайная величина, математическое ожидание (среднее значение) которой является ценой игры. Поэтому средний выигрыш игрока А (оптимальная стратегия) будет равен v и для 1-й, и для 2-й стратегии противника.
Пусть игра задана платежной матрицей
Средний
выигрыш игрока А,
если он использует оптимальную смешанную
стратегию
,
а игрок В —
чистую стратегию B1 (это
соответствует 1-му
столбцу платежной матрицы Р),
равен цене игры v: a11 p*1+
a21 p*2=
v.
Тот же средний выигрыш получает игрок А,
если 2-й
игрок применяет стратегию B2,
т.е. a12 p*1+
a22 p*2=
v.
Учитывая, что p*1+
p*2=
1,
получаем систему уравнений для определения
оптимальной стратегии S'A и
цены игры v:
|
(3.6) |
Решая эту систему, получим оптимальную стратегию
|
(3.7) |
и цену игры
|
(3.8) |
Применяя теорему об активных стратегиях при отыскании SВ*- оптимальной стратегии игрока В, получаем, что при любой чистой стратегии игрока А (А1 или А2) средний проигрыш игрока В равен цене игры v, т.е.
|
(3.9) |
Тогда оптимальная стратегия определяется формулами:
|
(3.10) |
