- •1. Теория графов
- •1.1 Остовные деревья минимального веса.
- •Алгоритм Прим
- •Алгоритм Краскал
- •1.2 Нахождение кратчайших путей между двумя заданными вершинами. Алгоритм Дийкстры
- •Алгоритм Дийкстры
- •Модифицированный алгоритм Дийкстры
- •1.3 Нахождение кратчайших цепей между всеми парами узлов в сети
- •Алгоритм Флойда (Floyd r. W.)
- •Модификация алгоритма Флойда
- •1.4 Построение потоков максимальной мощности. Алгоритм Форда-Фалкерсона
- •Алгоритм Форда-Фалкерсона
- •1.5 Обобщенные задачи о потоке
- •1.5.1 Построение потока в сети с двойным ограничением потока по дугам
- •1.5.2 Построение потока в сети с пропускными способностями узлов
- •1.5.3 Построение потока в сети с несколькими источниками-стоками
- •1.5.4 Построение потока в сети с неориентированными ребрами
- •1.6 Определение потока заданной величины минимальной стоимости. Алгоритмы Басакера-Гоуэна, Клейна
- •Алгоритм Басакера-Гоуэна (Basaker r.G., Gowen p.J)
- •Алгоритм Клейна (Klein m.)
- •2 Сетевое планирование
- •2.1 Построение сетевых моделей
- •2.2 Расчет и анализ сетевых моделей
- •Задача №1
- •Задача №2
- •I. Поиск критических путей
- •II. Поиск резервов работ
- •Правило №2.1
- •3 Линейное программирование
- •3.1 Примеры задач лп
- •3.2 Свойства решений задач линейного программирования
- •3.3 Двумерные задачи линейного программирования. Графический метод решения. Исследование на разрешимость
- •3.3.1 Построение области допустимых решений целевой функции f.
- •3.3.2 Построение прямой уровня
- •3.3.3 Максимизация целевой функции f
- •3.4 Симплекс-метод.
- •3.4.1 Построение начального опорного плана.
- •3.4.2 Симплексные таблицы
- •3.4.3 Примеры решения задач симплекс-методом
- •4. Теория двойственности в линейном программировании
- •4.1 Понятие двойственности. Построение пары взаимно двойственных задач
- •4.2 Теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •4.3 Анализ решения задач линейного программирования
- •5. Транспортная задача
- •5.1 Постановка транспортной задачи в матричной форме. Построение исходного опорного плана
- •5.2 Метод потенциалов
- •5.3 Дополнительные условия в транспортных задачах.
- •6. Дискретное программирование.
- •6.1 Метод Гомори для решения задачи целочисленного линейного программирования
- •7. Динамическое программирование
- •7.1 Многошаговые процессы в динамических задачах
- •7.2 Принцип оптимальности и рекуррентные соотношения
- •7.3 Вычислительная схема динамического программирования
- •7.4 Оптимальное распределение средств на расширение производства
- •8. Матричные игры
- •8.1 Парные матричные игры с нулевой суммой
- •8.2 Платежная матрица
- •Нижняя и верхняя цена игры
- •8.3 Смешанные стратегии
- •8.3 Решение матричной игры сведением к задаче линейного программирования
- •8.4 Решение матричной игры графическим методом
- •8.5 Приближенный метод решения матричных игр
- •Практические работы Практическая работа №1 Построение остовного дерева графа. Нахождение найкратчайшего расстояния между заданными вершинами графа
- •Практическая работа №2 Нахождение наикратчайших расстояний между всеми парами вершин графа. Алгоритм Флойда.
- •Практическая работа №3
- •Практическая работа №4 Нахождение потока заданной величины минимальной стоимости. Алгоритм Басакера-Гоуэна
- •Практическая работа №7 Оптимизация проекта по времени.
- •Практическая работа №8
- •Практическая работа №9 Оптимизация целевой функции с помощью двухфазного симплекс метода.
- •Практическая работа №10 Решение двойственных задач. Экономическая интерпретация задач линейного программирования.
- •Практическая работа №11 Решение транспортных задач.
- •Практическая работа №12 Дополнительные условия в транспортных задачах
- •Практическая работа №13 Метод Гомори для решения задачи целочисленного линейного программирования.
- •Практическая работа №14
- •Практическая работа №15 Решение матричных игр в чистых стратегиях
- •Практическая работа №16 Графический метод решения матричных игр.
- •Каркас минимального веса. Метод р. Прима.
- •Кратчайшие пути
- •Лабораторная работа №2 Кратчайшее расстояния от заданной вершины до всех остальных вершин графа.
- •Алгоритм Дийкстры.
- •Пути в бесконтурном графе.
- •Лабораторная работа №3 Кратчайшие пути между всеми парами вершин графа.
- •Алгоритм Флойда.
- •Лабораторная работа №4 Построение потока максимальной мощности.
- •Потоки в сетях.
- •Метод построения максимального потока в сети.
- •Лабораторная работа №5 Симплекс метод
- •Лабораторная работа №6 Транспортная задача
- •Список литературы
Нижняя и верхняя цена игры
Ai \ Bj |
B1 |
B2 |
… |
Bn |
i |
A1 |
a11 |
a12 |
… |
a1n |
1 |
A2 |
a21 |
a22 |
… |
a2n |
2 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Am |
am1 |
am2 |
… |
amn |
m |
j |
1 |
2 |
… |
n |
|
В таблице приведены числа αi = min aij - минимально возможный выигрыш игрока А, применяющего стратегию Ai (i = 1,m ) и βj = max aij - максимально возможный проигрыш игрока В, если он пользуется стратегией βj ( j = 1, n ).
Число называют нижней чистой ценой игры (максимином), а соответствующую ему чистую стратегию – максиминной.
Число α показывает, какой минимальный гарантированный выигрыш может получить игрок А, правильно применяя свои чистые стратегии при любых действиях игрока В.
Число называют верхней чистой ценой игры (минимаксом), а соответствующую чистую стратегию минимаксной.
Число β показывает, какой минимальный гарантированный проигрыш может быть у игрока В, при правильном выборе им своих чистых стратегии независимо от действий игрока А.
Ясно, что α ≤ β .
Если α = β , то говорят, что игра имеет седловую точку в чистых стратегиях и чистую цену игры v = α = β . Стратегии образующие седловую точку, являются оптимальными. Тройку ( ) называют решением игры.
Пример. Для отопления коттеджа в зимний период используется уголь, цена на который зависит от времени года и характера зимы. Летом тонна угля стоит 7,5 ден. ед., в мягкую зиму — 8,5, в обычную — 9,0, а в холодную — 9,5. Расход угля в отопительный сезон полностью определяется характером зимы: на мягкую зиму достаточно 6 тонн, на обычную требуется 7 тонн, а в холодную расходуется 8 тонн. Понятно, что затраты домовладельца зависят от количества угля, запасенного им летом. При анализе возможных вариантов уровня запаса следует иметь в виду, что при необходимости недостающее количество угля можно приобрести и зимой. Кроме того, надо учесть, что продать непотребовавшийся уголь возможности не будет. Используя игровой подход, составить платежную матрицу.
Решение Одним из участников рассматриваемой ситуации является домовладелец, озадаченный необходимостью заготовки в летний период определенного количества угля на предстоящий отопительный сезон. Если описанной ситуации придать игровую схему, то домовладелец выступит в ней в качестве сознательного игрока А, заинтересованного в минимизации затрат на приобретение угля. Вторым участником является в буквальном смысле природа (игрок П), подчиняющаяся своим законам развития, совершенно безразличная к любым действиям игрока А и их результатам. Таким образом, налицо типичная игра с природой.
Заготавливая уголь летом, домовладелец может ориентироваться либо на мягкую (его первая чистая стратегия А1), либо на обычную (вторая чистая стратегия А2), либо на холодную зиму (третья чистая стратегия А3), покупая соответственно 6, 7 или 8 тонн угля. Игрок П может реализовать либо мягкую зиму (первая его чистая стратегия — состояние П1), либо обычную ( второе возможное состояние П2 природы), либо холодную (третье возможное состояние П3), что потребует затрат 6, 7 или 8 тонн угля соответственно. Таким образом, платежная матрица игры будет иметь размерность 33 (табл.8.1).
Таблица 8.1
Ai / Пj |
П1(6) |
П2(7) |
П3(8) |
i |
A1(6) |
-45 |
-54 |
-64 |
-64 |
A2(7) |
-52,5 |
-52,5 |
-62 |
-62 |
A3(8) |
-60 |
-60 |
-60 |
-60 |
j |
-45 |
-52,5 |
-60 |
|
Приступая к вычислению элементов аij платежной матрицы, напомним, что в теории игр элементы аij обычно называют выигрышами игрока А, а наилучшей для него считается стратегия, при который выигрыш максимизируется. В данном случае плата домовладельца за уголь лишь условно может называться его «выигрышем», поскольку будет выражаться отрицательными числами (отдавать-то приходится собственные деньги!), а наилучшей будет стратегия, при которой общие затраты (летом и зимой) минимизируются.
Вычислим элемент а11, соответствующий ситуации (А1;П1). Это наиболее благоприятный случай. В самом деле, домовладелец в расчете на мягкую зиму купил летом 6 т угля, заплатив 6 7,5 = 45 ден.ед. Наступившая зима оказалась мягкой и потому дополнительных затрат зимой не потребовалось. Таким образом, «выигрыш» игрока А равен — 45, т.е. а11= -45.
Рассмотрим ситуацию (А1;П2), т.е. случай, когда домовладелец приобретает летом 6 т угля в расчете на мягкую зиму, а зима оказывается обыкновенной, когда требуется 7 т. Приходится дополнительно приобретать зимой 1 т угля по цене 9 ден. ед., так, что общие расходы на отопление составляют 45 + 9 = 54 ден. ед. и «выигрыш» в этом случае будет равен — 54 ден. ед., т.е. а12 = -54.
В ситуации (А1;П3) общие расходы, учитывая холодную зиму, составят 45 + 2 9,5 = 64 ден.ед., а потому а13 =-64. Рассуждая аналогично, находят и остальные элементы платежной матрицы. Равенство а21= а22 = -52,5 и а31= а32 = а33 =-60 объясняются тем, что неизрасходованный на отопление уголь продать (по условию задачи) для возмещения лишних затрат возможности нет. По табл.8.1 находим нижнюю и верхнюю чистые цены:
при этом ==-60.
Таким образом, рассмотренная игра имеет седловую точку , ею является пара чистых стратегий А3 и П3, соответствующих и , чистая цена v = -60. Эти чистые стратегии будут оптимальными стратегиями игроков. Учитывая характер исследованной ситуации, в ответ имеет смысл внести только рекомендации сознательному игроку А, поскольку игрок П (природа), к нашим советам прислушаться не может. Итак, домовладельцу следует запасать с лета 8 т угля. При этом затраты его будут минимальными и составят 60 ден. ед.