Теоретико-игровые методы принятия решений (Еремеев А. П.). Теоретико-игровые методы принятия решений (Еремеев А. П. Учебное пособие по курсам Теория игр и исследование операций, Теория принятия решений

• Название: Учебное пособие по курсам Теория игр и исследование операций, Теория принятия решений
• Анкор: Теоретико-игровые методы принятия решений (Еремеев А. П.).doc
• Дата: 27.03.2018
• Размер: 1.18 Mb.
• Имя файла: Теоретико-игровые методы принятия решений (Еремеев А. П.).doc
• Тип: Учебное пособие; #17282
• Категория: Математика
• страница: 14 из 15

6.3.Контрольные вопросы к разделу 6

• 
  Дайте определение игры с упорядоченными исходами. Приведите пример.
  
• 
  Каким образом можно ввести отношение доминирования на множестве исходов?
  
• 
  Когда в качестве критерия оптимальности рекомендуется использовать критерий Вальда?
  
• 
  Рассмотрите на примере возможности решения игры с упорядоченными исходами.
  
• 
  Для примера, представленного табл. 6.1, рассмотрите случай, когда ожидается вирус В₁.
  
• 
  Для примера, представленного табл. 6.1, рассмотрите случай, когда ожидается вирус В₂.
  
• 
  Для примера, представленного табл. 6.1, рассмотрите случай стохастической неопределенности с вероятностями q₁=0,5;q₂=0,3;q₃=0,2.
  

7.ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ АНТАГОНИСТИЧЕСКИХ ИГР

7.1.Общее описание системы

Система MatrixGames¹ предназначена для решения матричных игр с использованием как точных (метода Лагранжа и симплекс-метода линейного программирования), так и приближенного метода (метода итераций Брауна-Робинсона).

Главное окно системы представлено на рис. 7.1.


Рис. 7.7. Главное окно системы MatrixGames

Главное окно содержит следующие поля и кнопки (на рис. 7.1 они обведены овалами и пронумерованы):

1. 
   Метод решения – для выбора метода решения (поиска оптимальной стратегии);
   
2. 
   Параметры метода – для задания параметров выбранного метода;
   
3. 
   Матрица игры – для ввода и отображения матрицы игры;
   
4. 
   Стратегий А (Стратегий В) – для задания количества стратегий игроков А и В;
   
5. 
   Процесс поиска решения – для отображения хода решения и полученных результатов;
   
6. 
   Поиск решения – кнопка запуска процесса поиска решения;
   
7. 
   Выход – кнопка для прекращения процесса поиска и выхода из программы;
   
8. 
   Очистить запись – кнопка для очистки записи о процессе поиска решения;
   
9. 
   Сохранить – кнопка для сохранения записи о процессе поиска решения в текстовом файле;
   
10. 
    Файл, Справка – кнопки меню программы, включающее пункты сохранения, загрузки и очистки матрицы игры, а также вызов помощи (Help).
    

В качестве примера на рис. 7.2 приведено поле задания параметров для итерационного метода Брауна-Робинсона со следующими окошками для выбора:

• 
  Приводить матрицу к квадратной – для запуска алгоритма поиска и удаления доминируемых и дублируемых стратегий;
  
• 
  Показывать значения для итераций – для просмотра выбранного количество итераций метода
  
• 
  Показывать p,q – для вывода в окне, отображающем итерационный процесс, вместе (или вместо) с накопленным выигрышем вероятностей p и q для смешанных стратегий, что позволяет наблюдать их сходимость к точному решению.
  

Р
ис. 7.8. Пример поля для задания параметров метода

7.2.Примеры работы с системой

Пусть имеется игра G(34), представленная в матричном виде (табл. 7.1).

После ввода матрицы, выбора метода решения (метода Лагранжа) и активизации процедуры поиска решения главное окно системы будет иметь вид, представленный на рис. 7.3.

Таблица 7.33

Bj Ai	B1	B2	B3
A1	7	2	9
A2	2	9	0
A3	9	0	11

Рис. 7.9. Вид главного окна с полученными результатами

Ход решения и полученные результаты отображены в окне Процесс поиска решения:

Поиск решения методом Лагранжа.

Поиск и удаление доминируемых и дублируемых стратегий.

Поиск седловой точки:

Седловая точка не найдена.

Поиск решения в смешанных стратегиях.

Методом Лагранжа найдено решение в смешанных стратегиях:

p = (0,250000; 0,500000; 0,250000)

q = (0,250000; 0,500000; 0,250000)

Цена игры: V = 5,000000.

В случае выбора для решения симплекс-метода окно Процесс поиска решения примет следующий вид:

Поиск решения симплекс-методом.

Поиск седловой точки:

Седловая точка не найдена.

Поиск решения в смешанных стратегиях.

Симплекс-методом найдено решение в смешанных стратегиях:

p = (0,250000; 0,500000; 0,250000)

q = (0,250000; 0,500000; 0,250000)

Цена игры V = 5,000000.

В случае выбора для решения итерационного метода Брауна-Робинсона окно Процесс поиска решения примет следующий вид:

Поиск решения методом Брауна-Робинсона.

Поиск седловой точки:

Седловая точка не найдена.

Поиск решения в смешанных стратегиях…

Методом Брауна-Робинсона найдено решение в смешанных стратегиях:

p = (0,249000; 0,500000; 0,251000)

q = (0,249000; 0,500000; 0,251000)

Цена игры V = 5,000000.

Результаты последних итераций в табличном виде будут представлены в специальном окне (рис. 7.4).


Рис. 7.10. Окно с результатами последних итераций

Рассмотрим еще один пример для игры G(55)при наличии дублируемых и доминируемых стратегий. Вид главного окна с полученными результатами при использовании метода Лагранжа представлен на рис. 7.5.


Рис. 7.11. Вид главного окна с полученными результатами для метода Лагранжа

В окне Процесс поиска решения будет выведена следующая информация:

Поиск решения методом Лагранжа.

Поиск и удаление доминируемых и дублируемых стратегий:

Стратегия В1 доминирует над стратегией B2!

Стратегия В1 доминирует над стратегией B5!

Стратегия В3 доминирует над стратегией B4!

Стратегия В3 доминирует над стратегией B5!

Стратегия В4 доминирует над стратегией B5!

Удаление стратегии B2!

Удаление стратегии B5!

Удаление стратегии B4!

Стратегия A1 дублирует стратегию A3!

Стратегия A1 доминирует над стратегией A4!

Стратегия A2 доминирует над стратегией A4!

Стратегия A2 дублирует стратегию A5!

Стратегия A3 доминирует над стратегией A4!

Стратегия A5 доминирует над стратегией A4!

Удаление стратегии A3!

Удаление стратегии A4!

Удаление стратегии A5!

Поиск седловой точки:

Седловая точка не найдена.

Поиск решения в смешанных стратегиях.

Методом Лагранжа найдено решение в смешанных стратегиях:

S_a = (0,600000; 0,400000; 0,000000; 0,000000; 0,000000)

S_b = (0,800000; 0,000000; 0,200000; 0,000000; 0,000000)

Цена игры: V = 3,599999.

При использовании симплекс метода соответственно получим:

Поиск решения симплекс-методом.

Поиск седловой точки:

Седловая точка не найдена.

Поиск решения в смешанных стратегиях.

Симплекс методом найдено решение в смешанных стратегиях:

S_a = (0,600000; 0,400000; 0,000000; 0,000000; 0,000000)

S_b = (0,800000; 0,000000; 0,200000; 0,000000; 0,000000)

Цена игры V = 3,599999.

При использовании метода Брауна-Робинсона будет выдана следующая информация:

Поиск решения методом Брауна-Робинсона.

Поиск и удаление доминируемых и дублирующих стратегий:

Стратегия В1 доминирует над стратегией B2!

Стратегия В1 доминирует над стратегией B5!

Стратегия В3 доминирует над стратегией B4!

Стратегия В3 доминирует над стратегией B5!

Стратегия В4 доминирует над стратегией B5!

Удаление стратегии B2!

Удаление стратегии B5!

Удаление стратегии B4!

Стратегия A1 дублирует стратегию A3!

Стратегия A1 доминирует над стратегией A4!

Стратегия A2 доминирует над стратегией A4!

Стратегия A2 дублирует стратегию A5!

Стратегия A3 доминирует над стратегией A4!

Стратегия A5 доминирует над стратегией A4!

Удаление стратегии A3!

Удаление стратегии A4!

Удаление стратегии A5!

Поиск седловой точки:

Седловая точка не найдена.

Поиск решения в смешанных стратегиях.

Методом Брауна-Робинсона найдено решение в смешанных стратегиях:

S_a = (0,600000; 0,400000; 0,000000; 0,000000; 0,000000)

S_b = (0,800000; 0,000000; 0,200000; 0,000000; 0,000000)

Цена игры V = 3,599500.

Фрагмент таблица значений для последних 100 итераций представлен на рис. 7.6.


Рис. 7.12. Окно с результатами последних итераций