- •Задача линейного программирования, формулировка, математическая модель, алгоритм решения симплексным методом и в Excel. Постоптимизационный анализ решения задачи.
- •Двойственность в линейном программировании. Симметричная пара двойственных задач, правила составления, их экономическое содержание.
- •Двойственные оценки ресурсов и технологий. Математическая модель задачи определения двойственных оценок, их экономическое содержание.
- •Несимметричная пара двойственных задач, правила составления, её особенности.
- •Первая основная теорема двойственности и её экономическая интерпретация.
- •Вторая основная теорема двойственности и её экономическая интерпретация.
- •Третья основная теорема двойственности и её экономическая интерпретация.
- •Задача оптимального пополнения недостающих ресурсов на предприятии.
- •Применение метода динамического программирования при принятии решений об оптимальном распределений инвестиций.
- •Оптимизация плана распределения ресурсов между производственными подразделениями с помощью двойственных оценок при двухуровневой системе управления.
- •Задача целочисленного программирования. Решение методом Гомори, методом ветвей и границ, а также в Excel.
- •Многокритериальные задачи линейного программирования, решение методом последовательных уступок.
- •Векторы, действия над ними, линейная зависимость и независимость векторов, их линейная комбинация, базис.
- •Матрицы, их классификация, алгебра матриц.
- •Определители матриц их свойства и методы вычисления.
- •Метод динамического программирования, принцип оптимальности, параметр состояния, функция состояния, рекуррентные динамические соотношения.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, матрицы последствий и рисков.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, правило Вальда.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, правило Сэвиджа.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, правило Гурвица.
- •Принятие решений в условиях частичной неопределённости, матрицы последствий и рисков.
- •Принятие решений с помощью дерева решений.
- •Риск как среднее квадратическое отклонение. Бейесовский подход к принятию решений, методы снижения рисков.
- •Матричные игры, основные понятия и определения, решение игры в чистых стратегиях.
- •Теорема об активных стратегиях, решение матричных игр в смешанных стратегиях.
- •Упрощение и геометрическая интерпретация решения матричных игр.
- •Сведение решения игры к решению пары взаимно двойственных задач линейного программирования.
- •Некооперативные биматричные игры, основные понятия и определения. Анализ биматричной игры в некооперативном варианте.
- •Кооперативные биматричные игры, оптимальность по Парето, переговорное множество, арбитражные схемы Нэша, функция Нэша.
- •Экспертные методы принятия решений.
Теорема об активных стратегиях, решение матричных игр в смешанных стратегиях.
Смешанной стратегией первого игрока называется вектор ), где все , а их сумма равна 1. При этом – вероятность, с которой первый игрок выберет свою i-ю стратегию. Аналогично определяется смешанные стратегии второго игрока. Чистая стратегия попадает под определение смешанной – если все вероятности равны нулю, кроме одной, равное 1.
Если игроки применяют свои смешанные стратегии ) и соответственно, то математическое ожидание выигрыша первого игрока равно:
И равно математическому ожиданию проигрыша втор ого.
Стратегии ) и - оптимальные смешанные стратегии первого и второго игрока, если
≤ ≤
Теорема об активных стратегиях. Если один из игроков придерживается своей оптимальной смешанной стратегии, то выигрыш остается неизменным и равным цене игры v, если второй игрок не выходит за пределы своих активных стратегий..
Упрощение и геометрическая интерпретация решения матричных игр.
Требуется найти решение игры и в смешанных стратегиях.
Платежная матрица
Нижняя цена игры равна -1, верхняя – 3, следовательно, седловой точки нет.
Пусть первый игрок выбирает свою первую стратегию с вероятностью pÎ[0,1] , а вторую стратегию — соответственно с вероятностью (1 – p), т. е. первый игрок играет со смешанной стратегией Р( p, 1 - p).
Обозначим ожидаемый выигрыш (т. е. математическое ожидание выигрыша) первого игрока, если второй игрок при этом выберет свою j-ю стратегию. В нашем случае
= (-1) p + 3 (1- p) ,
= 3 p + (-5) (1- p) ,
Построим графики этих функций
Второй игрок так выбирает свои стратегии, чтобы обеспечить первому минимальный выигрыш:
(эта функция отмечена на рис. а жирной линией). Иными словами,
второй игрок в любом случае заставит первого выиграть как можно меньше, т. е. в рассматриваемой игре при p Î[0,p*) [где p* соответствует максимуму функции (p)] второй игрок будет выбирать свою вторую стратегию, и первый игрок будет выигрывать , при p Î( p*,1] второй игрок
будет выбирать первую стратегию, и первый игрок будет выигрывать . Наилучший для первого игрока выбор соответствует , т.е. р = р*. Число
В нашем случае p* = 2 / 3 (в этой точке прямые пересекаются, т.е. –р* + 3(1-р*) = 3р* - 5(1-р*), откуда 12р* - 8, или р* = 2/3). Таким образом, оптимальной смешанной стратегией первого игрока является стратегия
p* = (2/3; 1/3) , при этом цена игры равна = (2/3) = (2/3) =1/3 — вне зависимости от того, какую стратегию выберет второй игрок, первый игрок будет выигрывать в среднем за большое число партий по 1/3 руб. за одну партию.
Аналогичным образом определяется оптимальная смешанная стратегия второго игрока.
Пусть он выбирает первую стратегию с вероятностью q Î [0,1], а вторую — с вероятностью (1 – q), т. е. вектор смешанной стратегии второго игрока имеет вид q = (q, 1- q) . Тогда проигрыш второго игрока равен (q) = -q + 3(1- q) , если первый игрок выбирает свою первую стратегию, и (q) = 3q - 5(1- q) , если первый игрок выбирает свою вторую стратегию.
Наилучшее с точки зрения второго игрока значение q определяется из условия min max { (q) , (q)}
Это означает в данном случае, что (q) = (q) , откуда q* = 2/3. Поэтому оптимальная смешанная стратегия второго игрока равна q* = (2/3; 1/3) .