- •5. Классификация задач оптимизации
- •7. Понятие, критерий оптимальности и тд
- •10. Графо-аналитич метод решения лин программирования
- •11. Краткая характеристика симплекс метода, его графич интерпретация
- •12. Этапы вычисления симплексным методом
- •17. Алгоритм решения симплекс методом
- •13. Правила составления исходной матрицы и 1-ого плана
- •14. Экономич смысл доп и искусственных переменных при м-методе
- •16. Геометрическая интерпретация этапов решения задачи симплексным м-методом.
- •19. Алгоритм решения задач симплексным методом и искусственным базисом. Расчет коэффициентов целевой строки исходной матрицы
- •18. Правила нахождения коэффициентов новой симплексной таблицы. Оценка оптимальности плана при решении задач на максимум и минимум целевой функции
- •22. Основные теоремы двойственности
- •24 Графо-аналитический метод решения задач целочисленного программирования. Область допустимых решений. Случаи множества равноценных оптимальных планов.
- •27. Целочисленное программирование. Характеристика класса задач, для которых имеет смысл только целочисленное решение. Дополнительное ограничение Гомори.
- •28. Транспортная задача линейного программирования. Метод потенциалов.
- •31. Вырождение плана и его преодоление при решении транспортной методом потенциалов
- •33. Признаки оптимальности плана транспортной задачи при решении методом потенциалов
- •32. Этапы решения транспортной задачи методом потенциалов
- •34. Расчет опорного (базисного) плана транспортной задачи методом «северо-западного угла».
- •35. Расчет опорного (базисного) плана транспортной задачи методом минимальных тарифов.
- •36. Характеристика задачи о назначениях. Методы нахождения оптимального решения.
- •37. Формулы расчёта потенциалов занятых клеток и расчёта оценок свободных
- •39. Характеристика условий и правил игры двух лиц с нулевой суммой.
- •41. Хаар-ка максиминной и минимаксной стратегии игры 2 лиц с нулевой суммой
- •42.Важнейшие свойства максиминных (минимаксных) стратегий игровых матриц с «седловой точкой» (точкой равновесия)
- •46. Биматричные игры. Максиминные и минимаксные стратегии игры игроков
- •44. Приведение матричной антагонистической игры к задаче линейного программирования
- •45. Необходимые и достаточные условия смешанных оптимальных стратегий в матричной игре с нулевой суммой
- •47. Нахождение равновесных стратегий в биматричной игре. Равновесные ситуации.
- •48. Смешанные стратегии в биматричной игре. Свойства смешанных стратегий.
- •49. Многокритериальные задачи. Парето оптимальные стратегии
- •50. Характерные особенности в задачах игры с природой.
49. Многокритериальные задачи. Парето оптимальные стратегии
Из ; вытекает, что р = р*, q = q*.
Иными словами, в оптимальности по Парето игроки не могут выигрыш для одного увеличить, не уменьшив при этом выигрыш другого.
Оптимальность по Парето:
50. Характерные особенности в задачах игры с природой.
Отличительная особенность игры с природой состоит в том, что в ней имеется 1 активный игрок (игрок 1), а игрок 2 (природа) не действует сознательно против игрока 1 (по образному выражению А. Эйнштейна, природа сложна, но не злонамеренна), а выступает как не имеющий конкретной цели партнер по игре, который выбирает свои ходы случайным образом. Термин «природа» характеризует некую объективную действительность. Платежная матрица игры с природой имеет вид:
где aij - выигрыш игрока 1 при выборе им i-й стратегии, а игроком 2 - j-й стратегии (i= 1,2,...,m; j = 1,2,...,n). Следует сразу отметить, что мажорирование стратегий в игре с природой имеет опред специфику: исключать из рассмотрения можно лишь доминируемые стратегии 1-го игрока. Если для всех j = 1,2,...,n выполняется условие aqj < akjj, то q-ю стратегию игрока 1 можно не рассматривать и удалить из матрицы А. Столбцы же, которые отвечают стратегиям игрока 2 (природы) исключать из матрицы игры А недопустимо, т.к. природа не стремится к выигрышу и для нее нет целенаправленно выигрышных или проигрышных стратегий. С одной стороны отсутствие противодействия упрощает игроку 1 задачу выбора решения, но имеет место проблема обоснования выбора, так как гарантированный результат не известен.
Методы принятия решений в играх с природой зависят от характера неопределенности в поведении игрока 2, т.е. от того, известны или нет вероятности состояний (стратегий) природы. В 1 случае мы имеем ситуацию риска, а во 2 - полной неопределенности. В силу этого иногда игру с природой задают не в виде матрицы выигрышей, а в виде матрицы рисков или матрицы упущенных возможностей
Риском rij игрока 1 при использовании им i-й стратегии и при j-м состоянии среды (природы) называется разность между выигрышем, который игрок получил бы, если бы он знал, что наступит j-е состояние среды и выигрышем, который игрок получит, не обладая этой информацией. Зная j-е состояние природы, игрок выбирает ту стратегию, при которой его выигрыш максимален, т.е.