- •Розділ 1. Методологічні основи дослідження операцій
- •1.1 Етапи дослідження операцій
- •1.2 Математичне моделювання. Загальна структура
- •1.3 Етапи математичного моделювання. Приклади
- •1.4 Розділи і класи задач дослідження операцій
- •1.5 Основні вимоги до математичних моделей і їх властивості
- •1.6 Формалізація принципів оптимального поводження в моделях прийняття рішення.
- •Розділ 2. Задачі лінійного програмування
- •2.1 Попередні відомості теорії лінійного програмування.
- •2.2 Графічна інтерпретація розв’язання задач лп
- •2.3 Змістовний опис симплекс-методу розв’язання задач лп
- •2.4 Знаходження початкового опорного плану
- •2.5 Знаходження оптимального плану
- •2.6 Застосування симплекс-таблиць
- •2.7 Метод штучної бази
- •2.8 Двоїсті (спряжені) задачі лінійного програмування
- •З другої групи умов доповняльної нежорсткості маємо
- •Розділ 3. Транспортні задачі (т-задачі)
- •3.1 Математична структура т-задач
- •3.2. Визначення початкового опорного плану т-задачі
- •3.3 Властивості опорних планів т-задач
- •3.4 Розв’язання т-задач методом потенціалів
- •3.6 Задача про оптимальні призначення
- •3.7 Задача про максимальний потік. Метод Форда-Фалкерсона
- •3.8 Задача про найкоротший шлях на мережi. Метод Мiнтi
- •Розділ 4. Дискретне програмування
- •4.1 Задача дискретного лп. Метод Гоморi-1)
- •4.2 Задача частково дискретного лп. Метод Гоморi-2
- •4.3 Задача дискретного лп. Метод Гоморi-3
- •4.4 Задача частково дискретного лп. Метод Дальтона-Ллевелiна
- •4.5 Задача дискретного лп. Метод гілок I границь
- •Розділ 5. Нелінійне програмування. Безумовна однопараметрична оптимізація
- •5.1 Загальні відомості
- •5.2 Методи виключення інтервалів
- •Зауваження
- •5.3 Поліноміальна апроксимація
- •5.4 Методи оптимізації з використанням похідних
- •Розділ 6. Нелінійне програмування. Методи умовної оптимізації
- •6.1 Класична задача математичного програмування
- •6.2 Задача опуклого квадратичного програмування.
- •6.3. Метод Франка – Вулфа розв’язання задач квадратичного програмування (зкп)
- •Розділ 7. Теорія прийняття рішень
- •7.1. Теорія корисності і прийняття рішень
- •7.1.1. Прийняття рішень в умовах ризику
- •7.1.2. Критерій “очікуване значення – дисперсія”
- •7.1.3. Критерій граничного рівня.
- •7.2. Прийняття рішень в умовах невизначеності
- •7.2.1. Класичні критерії прийняття рішень
- •7.2.2. Похідні критерії
- •Розділ 8. Прийняття рішень в ігрових ситуаціях
- •8.1 Класифікація ігор
- •8.2 Розв’язання матричних ігор у чистих стратегіях
- •8.3 Змішане розширення матричної гри
- •8.4 Властивості розв’язку матричних ігор
- •8.5. Алгебраїчний метод розв’язання матричних ігор
- •8.6 Графічний метод розв’язання ігор 2nіm 2.
- •8.7 Матричний метод розв’язання ігор
- •8.8. Ітеративні методи розв’язання ігор
- •8.9. Метод послідовного наближення до ціни гри
- •Розділ 9. Нескінченні антагоністичні ігри
- •9.1. Визначення нескінченної антагоністичної гри
- •9.2 Ігри з опуклими функціями виграшів
- •Розділ 10. Безкоаліційні ігри
- •Розділ 11. Кооперативні ігри
- •11.1 Характеристика кооперативних ігор
- •11.2. Характеристичні функції ігор з малим числом гравців
- •Розділ 12. Вправи для самостійної роботи та для практичних і лабораторних занять
- •12.1. Побудова математичних моделей задач
- •12.2. Розв’язання задач лінійного програмування
- •12.3 Розв’язання транспортних задач
- •12.4 Розв’язання задач цілочислового програмування
- •12.5 Розв’язання задач нелінійного програмування
- •12.6 Розв’язання матричних ігор
- •12.7 Лабораторний практикум
- •Розділ 13. Контрольна робота для студентів заочної форми навчання
- •13.1 Правила вибору задач контрольної роботи
- •13.2 Варіанти завдань контрольної роботи
- •Література
- •1.1 Етапи дослідження операцій 5
Розділ 11. Кооперативні ігри
11.1 Характеристика кооперативних ігор
Кооперативні ігри виходять у тих випадках, коли, у грі n гравцям дозволяється утворювати визначені коаліції. Позначимо через N множину усіх гравців, N ={1, 2, ..., n}, а через K – будь-яку її підмножину. Нехай гравці з K домовляються між собою про спільні дії і, таким чином, утворять одну коаліцію. Очевидно, що число таких коаліцій, що складаються з r гравців, дорівнює числу сполучень з n по r , тобто , а число всіляких коаліцій дорівнює
= 2n – 1.
З цієї формули видно, що число усіляких коаліцій значно росте залежно від числа всіх гравців. Для дослідження цих ігор необхідно враховувати всі можливі коаліції, і тому труднощі досліджень зростають з ростом n. Утворивши коаліцію, множина гравців K діє як один гравець проти інших гравців, і виграш цієї коаліції залежить від застосовуваних стратегій кожним з n гравців.
Функція , що ставить у відповідність кожної коаліції K найбільший, впевнено отримуваний виграш (K), називається характеристичною функцією гри. Так, наприклад, для безкоаліційної гри n гравців (K) може вийти, коли гравці з множини K оптимально діють як один гравець проти інших N\K гравців, що утворюють іншу коаліцію (другий гравець).
Характеристична функція називається простою, якщо вона приймає тільки два значення: 0 і 1. Якщо характеристична функція проста, то коаліції K, для яких (K)=1, називаються коаліціями, що виграють, а коаліції K, для яких (K) = 0, – що програють.
Якщо в простій характеристичній функції коаліціями, що виграють є ті і тільки ті коаліції, що містять фіксовану не порожню коаліцію R, то характеристична функція , що позначається в цьому випадку через R, називається найпростішою.
Змістовно прості характеристичні функції виникають, наприклад, в умовах голосування, коли коаліція є такою, що виграє, якщо вона збирає більш половини голосів (простої більшість) або не менш двох третин голосів (кваліфікована більшість).
Більш складним є приклад оцінки результатів голосування в Раді безпеки ООН, де коаліціями що виграють є всі коаліції, що складаються з усіх п'яти постійних членів Ради плюс ще хоча б один непостійний член.
Найпростіша характеристична функція з'являється тоді, коли в голосуючому колективі є якесь “ядро”, що голосує з дотриманням правила “вето”, а голоси інших учасників виявляються несуттєвими.
Позначимо через G характеристичну функцію безкоаліційної гри. Ця функція має такі властивості:
- персональність:G() = 0,
тобто коаліція, що не містить жодного гравця, нічого не виграє;
- суперадитивність: G(KL) G(K) + G(L), якщо K, L N, KL ,
тобто загальний виграш коаліції не менше сумарного виграшу всіх учасників коаліції;
- додатковість: G(K) + (N\K) = (N), (11.1)
тобто для безкоаліційної гри з постійною сумою сума виграшів коаліції та інших гравців повинна дорівнювати загальній сумі виграшів усіх гравців.
Розподіл виграшів гравців повинен задовольняти таким умовам: якщо позначити через xi виграш i-го гравця, то, по-перше, повинна задовольнятися умова індивідуальної раціональності
Xi ( i ), для i N , (11.2)
тобто будь-який гравець повинен отримати виграш у коаліції не менше, ніж він одержав би, не беручи участь у ній (інакше він не буде брати участь у коаліції); по-друге, повинна задовольнятися умова колективної раціональності
= (N), (11.3)
тобто сума виграшів гравців повинна відповідати можливостям (якщо сума виграшів усіх гравців менше (N), то гравцям нема чого вступати в коаліцію. Якщо ж зажадати, щоб сума виграшів була більше (N), то це значить, що гравці повинні розподілити між собою суму більшу, ніж у них є).
Таким чином, вектор x = (x1, ..., xn), що задовольняє умовам індивідуальної і колективної раціональності, називається розподілом в умовах характеристичної функції .
Система {N, }, що складається з множини гравців, характеристичної функції над цією множиною і множини розподілів, що задовольняють співвідношенням (11.2) і (11.3) в умовах характеристичної функції, називається класичною кооперативною грою.
З цих визначень безпосередньо випливає така теорема.
Теорема 11.1. Для того щоб вектор x = (x1, ..., xn) був розподілом у класичній кооперативній грі {N, }, необхідно і достатньо, щоб
xi = ( i ) + i, (iN),
причому i 0 (iN),
= (N) –. (11.4)
У безкоаліційних іграх результат формується в результаті дій тих самих гравців, що у цій ситуації отримують свої виграші. Результатом у кооперативній грі є розподіл, що виникає не як наслідок дії гравців, а як результат їхніх угод. Тому в кооперативних іграх порівнюються не ситуації, як це має місце в безкоаліціних іграх, а розподіли, і порівняння це носить більш складний характер.
Кооперативні ігри вважаються істотними, якщо для будь-яких коаліцій K і L виконується нерівність
(K) + (L) < (KL),
тобто в умові суперадитивності виконується строга нерівність. Якщо ж в умові суперадитивності виконується рівність
(K) + (L) = (KL),
тобто виконується властивість адитивності, то такі ігри називаються несуттєвими.
Справедливі такі властивості :
- для того щоб характеристична функція була адитивною (кооперативна гра – несуттєвою), необхідно і достатня виконання наступної рівності:
= (N)
- у несуттєвій грі є тільки один розподіл
{(1) , (2) , ... , (n) };
- в істотній грі з більше ніж одним гравцем множина розподілів нескінчена
( (1) + 1 , (2) + 2 , ... , (n) +n )
де
i 0 ( i N ) , (N) — 0
Кооперативна гра з множиною гравців N і характеристичною функцією називається стратегічно еквівалентною грою з тією же множиною гравців і характеристичною функцією 1 , якщо знайдуться такі к 0 і довільні дійсні Ci ( iN ), що для будь-якої коаліції К N має місце рівність:
1(K) = k (K) +. (11.5)
Сенс означення стратегічної еквівалентності кооперативних ігор полягає в тому що характеристичні функції стратегічної еквівалентності кооперативних ігор відрізняються тільки масштабом виміру виграшів k і початковим капіталом Ci . Стратегічна еквівалентність кооперативних ігор з характеристичними функціями і 1 позначається так 1. Часто замість стратегічної еквівалентності кооперативних ігор говорять про стратегічну еквівалентність їх характеристичних функцій.
Справедливі такі властивості для стратегічних еквівалентних ігор:
1. Рефлексивність, тобто кожна характеристична функція еквівалентна собі .
2. Симетрія, тобто якщо 1, то 1.
3. Транзитивність, тобто якщо 1 і 12, то 2.
З властивостей рефлексивності, симетрії і транзитивності випливає, що множина усіх характеристичних функцій єдиним чином розпадається на попарно непересічні класи, що називаються класами стратегічної еквівалентності.
Відношення стратегічної еквівалентності ігор і їх характеристичних функцій переноситься на окремі розподіли: нехай 1 , тобто виконується (11.5), і x = (x1, ..., xn) – розподіли в умовах характеристичної функції . Розглянемо вектор x1 = (, ...,) , де=k xi+Ci . Для нього виконується
= k xi + Ci k ( i ) + Сi = 1( i );
тобто виконується умова індивідуальної раціональності, і
==k+=k (N) +=1(N)
тобто виконується умова колективної раціональності. Тому вектор є розподілом в умовах1. Говорять, що розподіл x1 відповідає розподілові x при стратегічній еквівалентності 1.
Кооперативна гра називається нульовою, якщо всі значення її характеристичної функції дорівнюють нулю. Змістовне значення нульової гри полягає в тому, що в ній гравці не мають ніякої зацікавленості. Будь-яка несуттєва гра стратегічно еквівалентна нульовий .
Означення 11.1. Кооперативна гра з характеристичною функцією має (0,1)-редуційну форму, якщо виконуються співвідношення:
( i ) = 0, ( i N ), (N) = 1.
Теорема 11.2. Кожна істотна кооперативна гра стратегічно еквівалентна одній і тільки одній грі в (0,1)-редуційній формі.
Сформульована теорема показує, що ми можемо вибрати гру в (0,1)-редуційній формі для представлення будь-якого класу еквівалентності ігор. Зручність цього вибору полягає у тому, що в такій формі значення (K) безпосередньо демонструє нам силу коаліції S (тобто той додатковий прибуток, що отримують члени коаліції, утворивши її), а всі розподіли є ймовірносними векторами.
У грі в (0,1)-редуційній формі розподілом є будь-який вектор x = (x1, ..., xn), для якого xi 0, (i N), = 1.