- •1. Риск в менеджменте, основные принципы его анализа 10
- •2. Принятие решений в условиях стохастической информации 31
- •3. Принятие решений в конфликтных ситуациях 76
- •4. Принятие решений в условиях неопределенности состояний среды 170
- •5. Многокритериальная задача принятия решений в условиях риска 206
- •6. Принятие решений на основе нечёткой информации 230
- •7. Стоимость, время, риск 311
- •Введение
- •Понятие риска и задача принятия решений
- •1. Риск в менеджменте, основные принципы его анализа
- •1.2. Причины риска
- •1.3. Классификация экономических рисков
- •Общие принципы анализа риска
- •2. Принятие решений в условиях стохастической информации
- •2.1. Оценка риска
- •2.2. Использование неравенства Чебышева для оценки риска
- •2.3. Диверсификация как способ снижения риска
- •2.4. Коэффициент чувствительности “бета”
- •2.5. Хеджирование
- •2.6. Оптимизация риска
- •2.7. Оценка риска на основе показателей финансового состояния субъектов экономической деятельности
- •2.7.3. Алгоритм составления z-модели для субъекта предпринимательской деятельности
- •3. Принятие решений в конфликтных ситуациях
- •3.1. Предмет и задачи теории игр
- •3.2. Примеры игр Игра 1. Зачет
- •Игра 2. Игра Морра
- •Игра 3. Борьба за рынки
- •3.3. Матричные игры
- •3.3.1. Описание матричной игры
- •Игра 1. Вариант игры “Морра”
- •Игра 2. Борьба за рынки
- •3.3.2. Принцип максимина в антагонистических играх. Седловая точка
- •3.3.3. Чистые и смешанные стратегии
- •3.3.4. Основные теоремы матричных игр
- •3.3.5. Решение матричной игры (22)
- •3.3.6. Упрощение матричных игр
- •3.3.7. Решение игр 2n и m2
- •3.3.8. Решение игр mn. Эквивалентные задачи линейного программирования
- •3.3.9. Приближенный метод решения матричных игр mn
- •3.3.10. Качественная оценка элементов платёжной матрицы
- •3.3.11. Способы реализации случайного механизма выбора стратегий
- •3.4. Позиционные игры
- •3.4.1. Общие сведения
- •3.4.2. Задание позиционной игры в виде дерева
- •3.4.3. Решение позиционной игры с полной информацией
- •3.4.4. Нормализация позиционной игры
- •3.5. Бескоалиционные игры
- •3.5.1. Общие сведения
- •Ситуации, оптимальные по Паретто
- •3.5.3. Состояние равновесия по Нэшу
- •3.5.4. Описание биматричных игр
- •3.5.5. Решение биматричных игр
- •3.5.6. Пример решения биматричной игры Формулировка игры “Борьба за рынки”
- •Решение игры
- •3.5.7. Метастратегии и метарасширения
- •4. Принятие решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.1. Математическая модель задачи принятия решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.2. Критерии для принятия решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.2.1. Критерий Лапласа
- •Клиенты
- •4.2.2. Максиминный (минимаксный) критерий Вальда
- •4.2.3. Критерий минимаксного риска Сэвиджа
- •4.2.4. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица
- •4.2.5. Критерий Ходжа-Лемона
- •4.2.6. Критерий Гермейера
- •4.3. Рекомендации по принятию решений в условиях неопределенности состояния среды
- •4.4. Принятие решений по критерию Байеса с возможностью проведения эксперимента
- •5. Многокритериальная задача принятия решений в условиях риска
- •5.1. Общий подход к принятию многокритериальных решений
- •5.2. Многокритериальные решения, оптимальные по Парето
- •5.3. Методы определения коэффициентов приоритетности частных критериев
- •А. Вычисление коэффициентов приоритетности по формуле Фишберна
- •Б. Метод Уэя
- •5.4. Нормализация значений критериев
- •5.5. Аддитивный обобщенный критерий
- •5.6. Неоднозначность оптимальных решений по аддитивному и мультипликативному обобщенным критериям
- •5.7. Другие методы решения многокритериальной задачи
- •5.7.1. Оптимизация доминирующего частного критерия при ограничениях на значения доминируемых критериев
- •5.7.2. Метод последовательных уступок
- •6. Принятие решений на основе нечёткой информации
- •6.1. Неопределённость и неточность
- •6.2. Основные понятия теории нечётких множеств
- •6.3. Методы нахождения функций принадлежности
- •6.4. Операции над нечёткими множествами
- •6.5. Сравнение нечётких величин
- •6.6. Сравнение конечных нечётких множеств
- •6.7. Нечёткие отношения
- •6.8. Примеры использования теории нечётких множеств в задачах принятия решений
- •6.9. Нечёткие игры
- •6.10. Методика оценки качества на основе лингвистических переменных
- •6.10.1. Проблема оценки качества объекта исследования
- •6.10.2. Определение лингвистической переменной “качество”
- •6.10.3. Определение частных показателей лп “качество”
- •6.10.4. Определение коэффициентов приоритетности частных показателей
- •6.10.5. Нахождение комплексного показателя
- •6.10.6. Алгоритм оценки качества на основе лингвистических переменных
- •6.10.7. Достоинства рассматриваемой методики оценки качества
- •6.11. Анализ чувствительности и стабильности нечётких систем принятия решений
- •7.1. Взаимосвязь между стоимостью, временем и риском
- •7.2. Продолжительность как характеристика риска операций
- •7. Стоимость, время, риск
- •7.3. Продолжительность портфеля ценных бумаг
- •Заключение
- •Литература
3.3.2. Принцип максимина в антагонистических играх. Седловая точка
Как отмечалось, важнейшим вопросом в теории игр (в том числе и матричных) является вопрос о выборе оптимальных стратегий для каждого из игроков.
Оптимальной стратегией игрока в матричной игре называется такая, которая обеспечивает ему максимальный выигрыш. Если игра повторяется неоднократно, то оптимальная стратегия должна обеспечивать максимальный средний выигрыш.
При выборе этой стратегии основой рассуждений является предположение, что противник является, по меньшей мере, так же разумен, как и мы сами, и делает все, чтобы добиться такой же цели.
Расчет на разумного противника – лишь одна из возможных позиций в конфликте, но в теории игр именно она кладется в основу.
При этом для выбора оптимальной стратегии используют принцип максимина: выбирай ту стратегию, чтобы при наихудшем для нас поведении противника получить максимальный выигрыш. Другими словами, принцип максимина предполагает выбор той стратегии, при которой наш минимальный выигрыш для различных стратегий максимален. Отсюда и название “принцип максимина”.
Как видно, принцип максимина – это принцип крайне осторожного игрока, но именно он является основным принципом теории матричных игр.
Для пояснения принципа максимина рассмотрим пример матричной игры G (45) с платёжной матрицей, приведенной на рис. 3.3.
Пример 1.
Рис. 3.3. Пример матричной игры
Какой стратегией игроку А воспользоваться? Есть соблазнительный выигрыш 12, при применении стратегии А3. Но при этом противник может выбрать стратегию В3, и игрок А получит выигрыш, равный всего трем.
Для определения оптимальной стратегии в соответствии с принципом максимина запишем в правом добавочном столбце платёжной матрицы минимальное значение i в каждой строке (минимум строки). Из всех значений i (правый столбец) выделим наибольшее. Ему соответствует стратегия А4. Выбрав эту стратегию, мы, во всяком случае, можем быть уверены, что при любом поведении противника выигрыш будет не менее пяти.
Эта
величина – гарантированный выигрыш.
Он называется нижней
ценой игры
(или “максимином” – максимальный из
минимальных выигрышей). Будем обозначать
его .
В нашем примере
.
Теперь станем на точку зрения игрока В и порассуждаем за него. Выбирая стратегию, он хотел бы отдать поменьше, но должен рассчитывать на наихудшее для него поведение игрока А.
Припишем к платёжной матрице (рис.3.3) нижнюю строку и в ней запишем наихудшее для игрока В возможные результаты (максимумы столбцов j).
Очевидно,
осторожный противник должен выбрать
стратегию, при которой величина j
минимальна. Эта величина называется
верхней ценой
игры (или
“минимаксом” – минимальным из
максимальных проигрышей). Будем обозначать
её .
В нашем примере
.
Итак, исходя из принципа осторожности, игрок А должен выбрать стратегию А4, а его противник – В3. Такие стратегии называются максиминными или минимаксными стратегиями (вытекающие из принципа максимина).
До тех пор пока обе стороны в нашем примере будут придерживаться своих максиминных стратегий, выигрыш игрока А и проигрыш игрока В будет равен а43 = 5.
Легко показать, что нижняя цена игры никогда не превосходит верхней цены игры.
Лемма
1. Пусть задана
матрица выигрышей
и определены
и
.
Тогда
. (3.1)
Случай = , соответствует наличию у платёжной матрицы, так называемой седловой точки.
Определение.
Точка (i*,
j*)
называется седловой точкой платёжной
матрицы
,
если для всех остальных i
и j
этой матрицы выполняется условие
, (3.2)
т.е. аij является одновременно минимумом своей строки и максимумом своего столбца.
Приведем без доказательства следующую теорему.
Теорема 1. Для того чтобы
, (3.3)
необходимо
и достаточно, чтобы матрица
имела седловую точку. Кроме того, если
(i*,
j*)
– седловая точка матрицы
,
то
(3.4)
Говорят, что матричная игра имеет седловую точку, если соответствующая ей матрица выигрышей (платёжная матрица) имеет седловую точку.
Пример 2. Найти решение игры G (33), платёжная матрица которой имеет следующий вид:
.
Определим
и
и
запишем их в таблицу.
Нижняя
цена игры
Верхняя
цена игры
Так
как
,
то платёжная матрица и матричная игра
имеют седловую точку. Оптимальными
стратегиями для игрока А
является стратегия А3,
а для игрока В
– В3.
Легко заметить, что отклонение игрока А от оптимальной стратегии приводит к уменьшению его выигрыша, а одностороннее отклонение игрока В – к увеличению его проигрыша.
Могут встречаться случаи, когда платёжная матрица имеет несколько седловых точек, однако это не изменит характера рекомендуемых решений, поскольку все ситуации равновесия имеют одну и ту же цену, а следовательно, эквиваленты.
Пример 3. Найти решение игры G (34), платёжная матрица которой имеет вид:
.
Определим
и
и запишем их в таблицу.
Находим нижнюю и верхнюю цену игры:
;
.
Видно, что игра имеет четыре седловые точки с соответствующими парами оптимальных стратегий: А1В2; А1В4; А3В2 и А3В4. Цена игры равна 6.
В заключение отметим, что с позиций игрока 1 второй игрок руководствуется принципом минимакса, обеспечивающим минимизацию максимальных потерь. Но с собственной точки зрения игрока 2, оценивающего свой выигрыш, он также руководствуется принципом максимина. Поэтому, как правило, говорят лишь об использовании в антагонистической игре принципа максимина обоими игроками.
