- •Содержание
- •2. Виды самостоятельной работы студентов по дисциплине
- •Часть 2. Классические методы оптимизации: многомерная безусловная и условная оптимизации.
- •1) Изучение теоретического материала по теме:
- •§1. Классические методы оптимизации.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •3. Рекомендации по организации самостоятельной работы студентов по темам дисциплины Тема 1. Введение. Предмет теории оптимальных решений. Люди и их роли в принятии решений. Альтернативы, критерии
- •1) Самостоятельное изучение теоретического материала по теме:
- •2) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 2. Исследование операций и его роль в принятии решений. Этапы операционного исследования и их содержание. Математическая модель и её виды. Классы операционных задач
- •Тема 3. Классические методы оптимизации. Одномерная безусловная и условная оптимизации. Многомерная безусловная и условная оптимизации
- •Часть 1. Классические методы оптимизации: Одномерная безусловная и условная оптимизации.
- •§1. Классические методы оптимизации.
- •4) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 4. Общая теория многомерной безусловной и условной оптимизации
- •Часть 1. Многомерная безусловная оптимизация.
- •§2. Безусловный экстремум функций нескольких переменных.
- •Часть 2. Многомерная условная оптимизация.
- •§3. Условный экстремум функций нескольких переменных.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •4) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 5. Численные методы безусловной оптимизации
- •Часть 1. Общие положения. Методы нулевого порядка.
- •§1. Общие положения.
- •§2. Методы нулевого порядка одномерной минимизации.
- •Часть 2. Методы первого и второго порядка.
- •§3. Методы первого и второго порядка.
- •Тема 6. Элементы численных методов задачи условной оптимизации выпуклого программирования
- •§4. Элементы численных методов задачи условной оптимизации выпуклого программирования.
- •Тема 7. Постановка задачи динамического программирования. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана. Задача распределения ресурсов
- •§1. Общая постановка задачи динамического программировании.
- •§2. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана.
- •§3. Задача о распределении средств между предприятиями.
- •Тема 8. Общая схема применения метода динамического программирования. Задачи замены оборудования и прокладки трубопровода
- •§4. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на n лет.
- •§5. Задача о замене оборудования.
- •§6. Задача прокладки трубопровода.
- •Тема 9. Задача линейного программирования злп)
- •§1. Задача линейного программирования. Типичные задачи линейного программирования, их математические модели.
- •§2. Общая злп. Канонический злп.
- •§3. Теоретические основы решения злп. Геометрическая интерпретация злп. Идея аналитического решения.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •4) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 10. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •§3. Теоретические основы решения злп. Геометрическая интерпретация злп. Идея аналитического решения.
- •§4. Симплекс-метод решения злп.
- •Тема 11. Метод искусственного базиса. Целочисленная злп
- •Тема 12. Теория двойственности
- •§1. Теория двойственности.
- •Тема 13. Транспортная задача.
- •§3. Транспортная задача.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •3) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 14. Многоцелевая задача линейного программирования
- •§1. Многоцелевая задача линейного программирования.
- •Тема 15. Элементы теории игр
- •§2. Решение матричной игры.
- •Список рекомендуемой литературы
- •Приложение а. Варианты контрольных работ
- •Часть 1. Нелинейное программирование
- •Задание нп-1
- •Задание нп-2
- •Задание нп-3
- •Задание нп-4
- •Задание нп-5
- •Задание нп-6
- •Задание нп-7
- •Задание нп-8
- •Часть 2. Динамическое программирование Задание дп-1
- •Задание дп-2.
- •Задание дп-3
- •Часть 3. Линейное программирование
- •Задание лп-4
- •Задание лп-5
- •Задание лп-6
- •Часть 4. Некоторые применения линейного программирования Задание плп-1
- •Задание плп-2
- •Задание плп-3
- •Задание плп-4
- •Приложение б. Теоретические сведения
- •Глава 1. Модели динамического программирования
- •§1. Общая постановка задачи динамического программировании
- •§2. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •§3. Задача о распределении средств между предприятиями
- •§4. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на п лет
- •§5. Задача о замене оборудования
- •§6. Задача прокладки трубопровода
- •7. Упражнения
- •Глава 2. О многоцелевой задачей линейного программирования и теории матричных игр
- •§1. Многоцелевая задача линейного программирования
- •1.1. Постановка многоцелевой задачи линейного программирования.
- •§2. Решение матричной игры
- •2.1. Геометрический метод решения матричной игры.
- •2.2. Решение матричной игры сведением к задаче линейного программирования
- •2.3. Игры с «природой».
- •Приложение в. Титульный лист контрольной работы
§2. Решение матричной игры
Пусть имеется матричная игра с платёжной матрицей A=(aij)mn. Тогда игра называется mn-игрой. Если игра является игрой без седловой точки (то есть когда нижняя цена игры и верхняя цена игры не совпадают: <), то при многократном повторении игры игроки свои стратегии могут применить так, чтобы в среднем каждый игрок получил определённый средний фиксированный выигрыш. А именно, каждый игрок применяет свои стратегии случайным образом с определёнными вероятностями.
Пусть игрок А
применяет свои стратегии A1,
A2,
…, Am
соответственно с вероятностями p1,
p2,
…, pm,
а игрок B
применяет свои стратегии B1,
B2,
…, Bn
соответственно с вероятностями q1,
q2,
…, qn.
Тогда математическое ожидание M(A,
B)=
двумерной случайной величины (A,
B)
средний выигрыш игрока A.
Обозначим его через V(A,
P,
Q).
Попутно заметим, что p1+p2+…+pm=q1+q2+…+qn=1.
Стратегии P0=(
,
,
…,
)
и Q0=(
,
,
…,
)
называются оптимальными
стратегиями игроков
А
и А
соответственно, если выполнено следующее
соотношение: V(A,
P,
Q0)V(A,
P0,
Q0)V(A,
P0,
Q).
Величина =V(A,
P0,
Q0)
называется ценой
игры. Набор
(P0,
Q0,
)
называется решением
игры.
Решить игру
это значит найти её решение.
2.1. Геометрический метод решения матричной игры.
1) Решение
2m-игры.
Пусть
платёжная матрица 2n-игры.
Тогда игру можно решить геометрически.
Достигается это следующим образом:
I этап (шаги 1 3). Определяются вероятности (p1, p2)=(p, 1p) применения первым игроком соответственно первой и второй своих стратегий:
На плоскости pOw проводятся прямые w=(a1ka2k)p+a2k, k=1, 2, …, n. Получаем некоторое семейство прямых.
Проводится нижняя огибающая этих прямых.
Определяется верхняя точка (p0, w0) нижней огибающей. Её абсцисса p0 и есть вероятность применения первым игроком своей первой стратегии: p1=p0, а ордината цена игры: =w0. Тогда p2=1p0.
II этап (шаги 4, 5). Определяются вероятности q1, q2, …, qn применения своих стратегий вторым игроком:
Пусть (p0, w0) (верхняя точка нижней огибающей) точка пересечения i-й и j-й прямых, соответственно w=(a1ia2i)p+a2i и w=(a1ja2j)p+a2j. Тогда qk=0 для всех k={1, 2, … n}\{i, j}, и можно положить qi=q, qj=1q.
Вероятности qi=q и qj=1q определяются из системы уравнений (точнее, только вероятность qi, а по ней определяется qj)
Выписываем ответ ((p0, 1p0), (0, …, 0, qi, 0, …, 0, qj, 0, …, 0), w0).
2) Решение m2-игры проводится по схеме, аналогичной схеме 2m-игры с некоторыми своими особенностями. Они следующие:
1. Пусть
платёжная матрица m2-игры.
Тогда события «разворачиваются» на
плоскости qOw
вокруг прямых w=(ak1ak2)q+ak2,
k=1,
2, …, m.
Проводится верхняя огибающая этих прямых и определяется нижняя точка (q0, w0) этой огибающей. Её абсцисса q0 вероятность применения вторым игроком своей первой стратегии: q1=q0, q2=1q0 вероятность применения второй стратегии, =w0 цена игры.
Если прямые w=(ai1ai2)q+a i 2 и w=(aj1aj2)q+aj2 пересекаются в точке (q0, w0) то qk=0 для всех k={1, 2, …, m}\{i, j}, и полагаем pi=q, pj=1p.
По системе
определяем pi и pj.
Не забываем сформулировать ответ ((0, …, 0, pi, 0, …, 0, pj, 0, …, 0), (q0, 1q0), w0).
Пример
1. Решить
42-игру
с матрицей
.
Решение. Замечаем, что при сравнении первого и второго столбцов (то есть при сравнении первого и второго стратегий второго игрока) второй более выгоден для второго игрока, чем первый. Первому игроку, наоборот, первый более выгоден, чем второй. Поэтому второй игрок, сравнивая свои первую и вторую стратегии, будет предпочитать вторую (относительно первой), и поэтому второй столбец можно исключить из матрицы:
I этап. Определяем вероятности применения первым игроком соответственно первой и второй своих стратегий:
Проводим прямые
w=(42)p+2 w=2p+2
w=(23)p+3 w=p+3
w=(6(2))p2 w=8p2
Нижняя
огибающая
это угол
:
Верхняя точка этой огибающей это точка B. Это точка пересечения прямых (2) и (3). Находим её координаты:
p+3=8p2
9p=5
p=
,
то
есть p1=
,
p2=1p=
,
=w=
+3=
.
II этап. Определяем вероятности применения своих стратегий вторым игроком:
B
верхняя точка нижней огибающей
точка пересечения второй и третьей
прямых. Поэтому q1=0.Вероятности q2=q и q3=1q определяем из системы уравнений
Имеем следующие равносильности:
2q+6(1q)=3q2(1q)
9q=8
q=
,
q3=1q=
.
Ответ:
(В исходной задаче у второго игрока
четыре стратегии. Поэтому в ответе
учитываем все!)
Пример 2. Найти решение 24-игры:
.
Решение. Так же, как и предыдущем примере, первому игроку выгоднее применение первой стратегии по сравнению со второй. Поэтому вторую строку исключаем из матрицы:
Стром прямые
w=(42)q+2 w=2q+2
w=(23)q+3 w=q+3
w=(6(2))q2 w=8q2
Верхняя огибающая этих прямых это ломаная (ABCD):
Нижняя точка этой огибающей это точка B. Это точка пересечения прямых (1) и (2). Находим её координаты:
2q+2=q+3
3q=1
q=
,
то
есть q1=
,
q2=1q=
,
=w=
.
B
нижняя точка верхней огибающей
точка пересечения первой и второй
прямых. Поэтому p3=0.Вероятности p1=p и p2=1p определяем из системы уравнений
Имеем следующие равносильности:
4p+2(1p)=2q+3(1p) 3q=1 p= , p3=1p= .
Ответ:
(Снова ответ формулируем с учётом того,
что в исходной задаче у первого игрока
четыре стратегии.)
