- •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
2.2. Решение матричной игры сведением к задаче линейного программирования
Пусть имеется матричная игра с платёжной матрицей A=(aij)mn (m и n произвольные). Её можно свести к следующей паре симметричных двойственных задач:
x1+x2+…+xm min,
(5.1)
y1+y2+…+yn max,
(5.2)
Переменные xi и yj этих задач связаны с вероятностями pi и qj стратегий соответственно первого и второго игроков соотношениями
x1+x2+…+xm=y1+y2+…+yn=
(5.3)
pi=xi, (i=1, 2, …, m) (5.4)
qj=yj, (j=1, 2, …, n) (5.5)
Это означает, что для решения исходной матричной игры достаточно решить задачи (5.1), (5.2), затем по формулам (5.3) (точнее, по одной из них, так как здесь на самом деле две формулы) найти , и, наконец, по формулам (5.4) и (5.5) найти pi (i=1, 2, …, m) и qj (j=1, 2, …, n).
Замечание.
Для решения пары двойственных задач
(5.1) и (5.2) достаточно поступить следующим
образом: сначала решить одну из них,
например (5.2), и по её решению Y0=(
,
,
…,
)
с применением второй теоремы двойственности
найти решение
X0=(
,
,
…,
)
задачи (5.1).
Пример
3. Решить матричную игру сведением её к
задаче линейного программирования с
матрицей
.
Решение. 1) Составим пару (симметричных) двойственных задач:
x1+x2+x3 min, y1+y2+y3 max,
2) Решим обе задачи, например, с использованием режима «Поиск решений».
Решение первой и его сценарий следующие:
Таким образом, x1=0.066667, x2=0, x3=0.2, =0.266667, откуда =3.75, p1=x1=0.0666673.75=0.25, p2=x2=0=0, p3=x3=0.23.75=0.75. Таким образом, P0=(0.25, 0, 0.75) оптимальная стратегия первого игрока.
Решение второй и его сценарий следующие:
Таким образом, y1=0.066667, y2=0.2, y3=0, q1=y1=0.0666673.75=0.25, q2=y2=0.23.75=0.75, q3=y3=0=0. Таким образом, Q0=(0.25, 0.75, 0) оптимальная стратегия второго игрока.
Ответ: ((0.25, 0, 0.75), (0.25, 0.75, 0), 3.75).
2.3. Игры с «природой».
В матричных играх предполагается, что в них принимают участие два игрока, интересы которых противоположны, и играют они осознанно, каждый поступая разумно. Поэтому действия каждого игрока направлены на увеличение выигрыша (уменьшение проигрыша). Но в некоторых задачах, приводящихся к игровым, имеется неопределенность, вызванная отсутствием информации об условиях, в которых осуществляется действие (погода, покупательский спрос и т.д.). Эти условия зависят не от сознательных действий другого игрока, а от объективной действительности. Такие игры называются играми с природой. Человек (первый игрок) в играх с природой старается действовать осмотрительно, второй игрок (природа, покупательский спрос) действует случайно.
Условия игры задаются матрицей (aij)mn.
Имеется ряд критериев, которые используются при выборе оптимальной стратегии. Рассмотрим некоторые из них.
1. Критерий Вальде. Рекомендуется применять максиминную стратегию. Она достигается из условия
aij
и
совпадает с нижней ценой игры. А именно,
в каждой строке Ai
выбирается минимальный элемент i=
aij,
и из выбранных элементов выбирается
максимальный: =
i.
2. Критерий максимума. Он выбирается из условия
aij,
то
есть в каждой строке Ai
выбирается максимальный элемент i=
aij,
и из выбранных элементов выбирается
максимальный: =
i.
3. Критерий Гурвица. Критерий рекомендует стратегию, определяемую по формуле
max{ minaij +(1)maxaij},
где — степень оптимизма — изменяется в диапазоне [0, 1].
При =1 критерий превращается в критерий Вальде, а при =0 в критерий максимума.
Пример 1. Применить к матричной игре с платёжной матрицей
критерии игре с «природой».
Решение. 3. Критерий Вальде: в каждой строке Ai выбирается минимальный элемент i= aij:
1= a1j=1, 2= a2j=2, 3= a3j=3,
и из выбранных элементов выбирается максимальный: = i=max{1, 2, 3}=3. Таким образом, первому игроку рекомендуется применить третью стратегию.
2. Критерий максимума: в каждой строке Ai выбирается максимальный элемент i= aij:
1= a1j=6, 2= a2j=4, 3= a3j=5,
и из выбранных элементов выбирается максимальный: = i=max{6, 4, 5}=6. Таким образом, первому игроку рекомендуется применить первую стратегию.
3. Критерий Гурвица: для определенности примем =0,4. Тогда для стратегии A1 имеем
minа1j +(1)maxа1j=0,41+(10,4)6=4;
для стратегии A2
minа2j +(1)maxа2j=0,42+(10,4)4=3,2;
для стратегии A3
minа3j +(1)maxа3j=0,43+(10,4)5=4,2;
max(49600, 56100)=56100 p.
Игроку целесообразно использовать стратегию A3.
Ответ. В двух из трёх вариантов критериев рекомендуется принятие стратегии A3.
Пример 4. Фирма производит медикаменты. Известно, что пик спроса на некоторые лекарственные препараты приходится на летний период (первая группа), на другие — на осенний и весенний периоды (вторая группа). Затраты на 1 усл. ед. продукции за сентябрь-октябрь составили: по первой группе — 30 р.; по второй группе — 20 р.
По данным наблюдений установлено, что фирма может реализовать в течение рассматриваемых двух месяцев в условиях теплой погоды 3100 усл. ед. продукции первой группы и 1300 усл. ед. продукции второй группы; в условиях холодной погоды 1500 усл. ед. продукции первой группы и 3500 усл. ед. второй группы.
В связи с возможными изменениями погоды ставится задача определить стратегию фирмы в выпуске продукции, обеспечивающую максимальный доход от реализации при цене продажи 50 р. за 1 усл. ед. продукции первой группы и 35 р. — второй группы.
Решение. Фирма располагает двумя стратегиями: А1 — в этом году будет теплая погода; А2 — погода будет холодная.
Если фирма примет стратегию А1 и в действительности будет теплая погода (стратегия природы B1), то выпущенная продукция (3100 усл. ед. препаратов первой группы и 1300 усл. ед. второй группы) будет полностью реализована и доход составит
3100(5030)+1300(3520)=81500 р.
В условиях прохладной погоды (стратегия природы B2) препараты второй группы будут проданы полностью, а первой группы только в количестве 1500 усл. ед. и часть препаратов останется нереализованной. Доход составит
1500(5030)+1300(3520)20(31001500)=17500 р.
Аналогично, если фирма примет стратегию А2 и в действительности будет холодная погода, то доход составит
1500(5030)+3500(3520)=82500 р.
При теплой погоде доход составит
1500(5030)+1300(3520)(35001300)15=16500 р.
Рассматривая фирму и погоду в качестве двух игроков, получим платежную матрицу
-
B1
B2
A1
A2
Применяем критерии игр с природой:
1. Критерий Вальде:
aij=max(17500, 16500)=17500 p.,
фирме целесообразно использовать стратегию A1.
2. Критерий максимума:
max(maxajj)=max(81500, 82500)=82500 р.
Целесообразно использовать стратегию A2.
3. Критерий Гурвица: для определенности примем =0,4. Тогда для стратегии A1 фирмы
minаij +(1)maxаij =0,417500+(10,4)81500=49600 p.;
для стратегии A2
minаij +(1)maxаij =0,416500+(10,4)82500=56100 p.,
max(49600, 56100)=56100 p.
Фирме целесообразно использовать стратегию A2.
Ответ. В двух из трёх вариантов критериев рекомендуется принятие стратегии A2.
2.4. Упражнения. Решить геометрическим методом матричную игру с платёжной матрицей:
1.
а)
;
б)
;
в)
;
г)
.
2.
а)
;
б)
.
3. К платёжным матрицам Упражнения 2 применить критерии игр с природой.
