- •Оглавление
- •§ 15. Многоэтапный процесс принятия решений 88
- •§ 2. Матричные игры
- •Задачи к § 2
- •§ 3. Простая а-игра Пусть задана прямоугольная матрица
- •Обозначим
- •Стало быть
- •Задачи к § 3
- •§ 4. Расширенная a – игра
- •Задачи к § 4
- •§ 5. Доминирующие и полезные стратегии
- •Задачи к § 6
- •Задачи к § 7
- •§ 8. Расширенная a – игра и задача линейного программирования
- •Задачи к § 8
- •§ 9. Некоторые критерии принятия решений в условиях неопределенности
- •Критерий Лапласа
- •Критерий Сэвиджа
- •Задачи к § 9
- •§ 10. Байесовский подход в теории игр
- •Задачи к § 10
- •§ 11. Статистические игры
- •Задачи к § 11
- •§ 12. Задача о линейной регрессии
- •Задачи к § 12
- •§ 13. Принятие решений в условиях риска
- •1. Критерий ожидаемого значения
- •2. Критерий ожидаемое значение – дисперсия
- •3. Критерий предельного уровня
- •4. Критерий наиболее вероятного исхода
- •Задачи к § 13
- •§ 14. Игры с ненулевой суммой
- •А. Некооперативные игры
- •Б. Кооперативные игры
- •Задачи к § 14
- •§ 15. Многоэтапный процесс принятия решений
- •Задачи к § 15
- •Литература
Задачи к § 4
4.1. Рассмотреть А-игру с матрицей потерь первого игрока:

а) найти а*, а* и убедиться, что в простой А-игре нет цены;
б) составить систему линейных уравнений и неравенств для ã, x = (x1, x2, x3), y = (y1, y2, y3) в расширенной А-игре;
в) найти решение ã, x, y в расширенной А-игре.
4.2. Для матрицы

решить задачу 4.1.
§ 5. Доминирующие и полезные стратегии
Иногда применение некоторых из чистых стратегий нецелесообразно и при определении оптимальных смешанных стратегий их не следует учитывать. Те чистые стратегии, которые входят в состав оптимальной смешанной стратегии, называются полезными стратегиями.
Предположим, что для двух чистых стратегий δl и δk первого игрока имеет место следующее неравенство:
.
В этом случае нет смысла применять стратегию δk (т.к. для первого игрока это проигрыш и стратегия с наибольшим проигрышем должна быть отброшена) и δl – доминирующая стратегия по отношению к стратегии δk..
Аналогичным образом определяется стратегия второго игрока. Пусть для двух чистых стратегий второго игрока θl и θk имеет место неравенство:
.
Тогда θl – доминирующая стратегия второго игрока (для второго игрока это выигрыш и отбрасывается стратегия с наименьшим выигрышем).
Предположим, что в рассматриваемой игре ни одна из стратегий не доминирует над другими. В этой ситуации пытаемся ответить на вопрос: все ли стратегии являются полезными, то есть входят в оптимальную смешанную стратегию?
Пусть у второго игрока имеется конечное число стратегий, то исходная игра сводится к так называемой S-игре. Попытаемся вывести понятие «S-игра».
Пусть имеется А = (аij), i = 1,…,n; j = 1,…,m – матрица потерь первого игрока. Каждой стратегии δi первого игрока ставим в соответствие точку сi = (ai1, ai2,…,aim) в m-мерном пространстве, где координатами являются потери.
Игра, заданная множеством точек {с1,c2,…,cn} называется S-игрой. Сначала первый игрок выбирает одну из точек сi. Независимо от первого игрока второй выбирает координату точки, например аi2, при этом говорят, что потери первого игрока составляют аi2.
Если у второго игрока имеется две стратегии, то S-игра допускает наглядную интерпретацию. Предположим, что матрица игры выглядит следующим образом:
1 0
2 3
-1 1
0 -1
1 2
А
=
S-игра: с1 = (1,0);
с2 = (2,3);
с3 = (-1,1);
с4 = (0,-1);
с5 = (1,2).
Рис.1
Отмечаем точки на плоскости и соединяем их прямыми линиями для получения выпуклого множества (рис.1). Точки этого множества определяются так:
S
= 1c1+2c2+3c3+4c4
, где
.
Теорема 1. Любая смешанная стратегия первого игрока может быть представлена точкой, принадлежащей выпуклой оболочке S* и наоборот.
Выпуклая оболочка S* конечного множества (с1,…,сn) является выпуклым многогранником в n-мерном пространстве. Точка So, являющаяся граничной, будет принадлежать обязательно одной из его граней, вершины которой и будут соответствовать полезной стратегии первого игрока. Учитывая, что число вершин любой грани не может превышать общего числа его вершин (то есть числа n ) и не может превышать размерности пространства (то есть числа m) приходим к выводу, что число полезных стратегий первого игрока не превышает min{n,m}.
Теорема 2. Если один из игроков придерживается своей оптимальной смешанной стратегии, то выигрыш игроков остается неизменным и равным цене ã, независимо от того, какую смешанную стратегию применяет другой игрок, если только он не выходит за пределы своих полезных стратегий.
Доказательства этих теорем можно найти в [ ].
§ 6. А-игры порядка 2 × 2, 2 × m, n × 2
А-игра порядка 2 × 2. Рассмотрим А-игру порядка 2×2, которая задается матрицей потерь первого игрока.

Для решения этой игры следует сначала найти верхнюю и нижнюю цены в простой А-игре:
Рассмотрим вариант, когда а* ≠ a*. В этом случае, оптимальные стратегии игроков следует искать среди смешанных стратегий: x = (x1,x2), y = (y1,y2).
Согласно леммам § 4 для их нахождения составим систему:
a11
x1
+ a21
x2
≤ ã,
a11 y1
+ a12
y2
≥ ã,
a12 x1 + a22 x2 ≤ ã, a21 y1 + a22 y2 ≥ ã,
x1 + x2 = 1, y1 + y2 = 1.
Введем обозначение: d = a11 + a22 – a12 – a21.
Лемма 1. Если а*≠ а*, то d ≠ 0 (докажите самостоятельно).
Если d ≠ 0, то легко проверить (см. задачу 6.1.), что следующие векторы

и число
![]()
являются соответственно оптимальными стратегиями и ценой в расширенной А-игре, то есть удовлетворяют приведенным выше системам линейных равенств и неравенств.
Пример 1. Пусть матрица первого игрока имеет вид

Поскольку a* = 0,4; a* = –14, то в простой А-игре нет цены и, стало быть, нет чиcтых оптимальных стратегий. Вычислим константу d.
d = –14 – 10,4 – 0,4 – 0,85 = –25,65
П
о
предложенным выше формулам находим
смешанные стратегии и цену игры.

![]()
2. А-игра порядка n × 2. Игру порядка n × 2 изучим на следующем примере.
Пример 2. Фермер может выращивать две культуры (т.е. имеет две чистые стратегии θ1, θ2). Состояния погоды можно считать стратегиями природы:
δ1 = {лето жаркое, сухое};
δ2 = {лето жаркое, влажное};
δ3 = {лето теплое, сухое};
δ4 = {лето теплое, влажное};
δ5 = {лето холодное, сухое};
δ6 = {лето холодное, влажное}.
Пусть матрица доходов фермера (т.е. матрица потерь природы, которую считаем первым игроком) имеет вид:
Требуется найти цену игры ã и оптимальные стратегии x = (x1, x2, x3, x4, x5, x6) и y = (y1, y2) первого и второго игроков соответственно.
Сравнивая строки в матрице потерь видим, что четвертая стратегия доминирует над третьей. Третью строку вычеркиваем, а вместо x3 подставляем 0.
Воспользуемся графическим способом решения, для этого составим линейные функции, которые выражают ожидаемые выигрыши фермера, соответствующие чистым стратегиям первого игрока, оставщимися после проведения процедуры доминирования:
![]()
Э
ти
линейные функции имеют вид:

При каждом фиксированном y1 первый игрок, выбравший стратегию δi, несет потери gi (y1). Первый игрок минимизирует свои потери, поэтому мы рассматриваем ломаную (ломаная (рис.1) выделена жирной чертой).
![]()

Рис.1
Mаксимизируя далее доходы второго игрока, находим
![]()
Таким образом, мы графически построили оптимальную стратегию второго игрока y = (y1, 1–y1), где y1 есть точка пересечения функций g4(y1), g6(y1); цена игры ã есть значение функций g4, g6 в точке их пересечения. Составим уравнение для y1:
4y1 + 3(1–y1) = 3y1 + 6(1-y1).
Находим: ã = g4(0,75) = g6(0,75) = 3,75.
Итак, стратегия y = (3/4, 1/4) второго игрока является оптимальной.
Определим оптимальную стратегию первого игрока. На рис.1 видно, что для i = 1, 2, 3, 5 выполняются строгие неравенства gi(0,75) > ã. Это значит, что в силу леммы 3 (§4) справедливо x1 = x2 = x3 = = x5 = 0. Решением будет являться вектор x = (0,0,0,x4,0,x6). Воспользуемся условием
.
Найдем x4, x6.
x = (0, 0, 0, x4, 0, 1–x4)
1∙0 +2∙0 + 4∙0 +3x4 + 12∙0 + 6(1– x4) = 3,75
3x4 + 6 – 6x4 = 3,75
x4 = 0,75
Решение: x = (0, 0, 0, 3/4, 0, 1/4), y = (3/4,1/4), ã = 3,75
Фермер может интерпретировать полученный ответ двояко: в среднем 3 года из 4-х сеять первую культуру, 1 год – вторую, либо в среднем 3/4 площадей отводить под первую культуру, 1/4 под вторую.
3. А-игра порядка 2 × m. Игру порядка 2 × m изучим на следующем примере.
Пример 3. При выращивании картофеля фермер может вносить удобрения в почву по следующей схеме:
θ1 = {количество удобрений на 1 га соответствует определенной норме};
θ2 = {количество удобрений на 1 га больше этой нормы на 30%};
θ3 = {количество удобрений на 1 га меньше нормы на 40%}.
Для природы рассмотрим два вида погоды:
δ1 = {лето сухое};
δ2 = {лето влажное}.
Предположим, что матрица потерь первого игрока (доходов второго игрока – фермера) имеет вид:
.
Нетрудно вычислить: ã* = 4, ã* = 2,5, ã* ≠ ã* .
Рассмотрим смешанные стратегии игроков:
x = (x1, x2), y = (y1, y2, y3)
Составим функции:
![]()
которые имеют
следующий смысл:
– это доход фермера, если он использует
чистую стратегию Θj,
а природа отвечает ему смешанной
стратегией x = (x1,
1–x1). Эти линейные
функции имеют вид

Рис.2
Максимизируя функции fj(x1), получаем функцию (см. рис. 2)
![]()
которая определяет максимальный доход фермера при стратегии природы (x1, x2), где x2 = 1–x1.
Поэтому цена игры такова:
.
Как видно из рис.2 цена игры ã есть значение функций f1, f2 в точке их пересечения. Составим уравнение для x1:
2x1 + 2 = –2x1 +4
x1 = 1/2.
Оптимальной стратегией первого игрока будет x = (1/2, 1/2), а ценой игры ã = f1(1/2) = 3. Для нахождения оптимальной стратегии второго игрока воспользуемся леммой 3 §4
.
По второй части леммы 3 (§3):
f3(1/2)<3 => y3 = 0.
Следовательно, оптимальная стратегия второго игрока будет иметь вид: y = (y1, y2, 0) = (y1, 1– y1, 0). Составим уравнение
4y1 + 2(1– y1) + 3∙0 = 3,
y1 = 1/2.
Итак, получили решение:
x = (1/2, 1/2), y = (1/2, 1/2, 0), ã = 3.
