|
|||||||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Решение матричных игр методами линейного программирования
Для парных игр разработан достаточно простой аналитический метод решения, базирующийся на основных положениях линейного программирования с привлечением принципов двойственности ЗЛП. Рассмотрим игру m×n, определяемую матрицей А. Предположим, что ее решение возможно только в смешанных стратегиях. Тогда, согласно теореме 3, для оптимальной стратегии первого игрока и цены игры v выполняется неравенство , при j=1…n. Предположим, что v>0. Теперь разделим левую и правую части этого неравенства на v и получим , при j=1…n. Положим . Тогда , при j=1…n, yi* ≥ 0. Используя введенное обозначение, перепишем дополнительное условие в виде: . Так как первый игрок стремится получить максимальный выигрыш, то он должен обеспечить минимум величины . С учетом этого, определение оптимальной смешанной стратегии первого игрока сводится к нахождению минимального значения функции → min при условиях , при j=1…n, yi* ≥ 0. Аналогичные рассуждения показывают, что определение оптимальной стратегии второго игрока сводится к нахождению максимального значения функции → max при условиях или , i=1…m , где . Таким образом, чтобы найти решение данной игры, определяемой матрицей А, нужно составить следующую двойственную пару ЗЛП и найти их решение - прямая задача: найти максимальное значение функции → max при условиях , i=1…m , - двойственная задача: найти минимальное значение функции → min при условиях , j=1…n, . Используя решение этой двойственной пары, получаем формулы для расчета смешанных стратегий и цены игры: ; ; ; (27) i=1…m; j=1…n. Итак, процесс нахождения решения игры с использованием методов линейного программирования, включает следующие этапы: 1) составляют пару двойственных задач линейного программирования, эквивалентных данной матричной игре; 2) определяют оптимальные планы двойственных задач; 3) используя формулы (27), находят решение игры. Таким образом, для всякой матричной игры всегда можно записать симметричную пару двойственных задач. Справедливо и обратное: для всякой симметричной пары двойственных задач можно записать матричную игру. Схема этого построения следующая. Пусть задана симметричная пара двойственных задач: прямая задача: → max; ; ; двойственная задача: → min; ; . Этой симметричной паре двойственных задач можно поставить в соответствие игру, определяемую матрицей:
, где индекс (Т) означает операцию транспонирования. З а д а ч а 21. Построить игру, определяемую следующей парой двойственных задач: прямая задача: → max, , , Х ≥ 0; двойственная задача: → min, , , Y ≥ 0. Р е ш е н и е. Запишем все элементы будущей матрицы игры. Они следующие: - матрица коэффициентов в прямой задаче ; - матрица коэффициентов в двойственной задаче ; - вектор-столбец свободных членов в ограничениях прямой задачи ; - транспонированный столбец , - вектор-строка свободных членов , - транспонированная вектор-строка . Следовательно, исходной симметричной паре двойственных задач можно поставить в соответствие матричную игру, определяемую матрицей: . Важно заметить, что любая игра имеет смешанную оптимальную стратегию, но не каждая ЗЛП имеет решение. В качестве примера рассмотрим задачу 19, видоизменив матрицу игры. З а д а ч а 22. Найти решение игры, заданное матрицей
Р е ш е н и е. Прежде всего определим максимин и минимакс. Для этого напишем вектора: ; . Следовательно, , . Так как седловой точки в этой задаче нет, будем искать решение в смешанных стратегиях. Составим двойственную пару ЗЛП: - прямая задача: найти максимум функции при ограничениях , , , ; - двойственная задача: найти минимум функции при ограничениях , , , . Очевидно, из двух задач проще решить прямую задачу, так как у нее ограничения состоят из неравенств типа “≤ ”, а в таком случае очень просто ограничения переписать в виде равенств с добавлением еще трех переменных х4, х5, х6 и получением трех единичных векторов Р4, Р5, Р6. Решение этой ЗЛП выполняется в три итерационных шага и имеет вид: ; . Цену игры определим из (27). Например, . Тогда смешанная стратегия для первого игрока определится так: , , . Для второго игрока смешанная стратегия будет составлять: , , . Окончательный ответ: цена игры равна ; игроки имеют смешанные стратегии . . Решение задачи 21 показывает, как незначительное изменение в структуре матрицы игры может привести к существенному изменению содержания и объема решения задачи.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.007 сек.) |