Практический пример
Пусть имеется фирма, состоящая из двух отделов – производственного (П), в задачу которого входит производство некоторого товара, и транспортного (Т), который должен доставить произведенный товар потребителю. Известно, что доход отдела П от выпуска продукции в объеме одной машины равен aденежных единиц, затраты отдела Т на отправку потребителю одной машины с грузом равенcденежных единиц, а затраты на хранение на складе невывезенной продукции в объеме одной машины составляютbденежных единиц и делятся поровну между отделами П и Т.
Пусть также известно, что в интересующий период времени (например за рабочий день) отдел П может произвести продукции в объеме 5 или 10 машин, а отдел Т для ее перевозки выделить малую автоколонну (4 машины), большую автоколонну (7 машин), две малые автоколонны (8 машин) или одну большую и одну малую автоколонны (11 машин).
Моделью описанной ситуации может быть биматричная игра, представленная табл. 4.6.
Таблица 4.23
Тj Пi | Т1(4) | Т2(7) | Т3(8) | Т4(11) |
П1 (5 машин) | (4a – b / 2; –4c – b / 2) | (–5a; –7c) | (5a; –8c) | (5a; –11c) |
П2 (10 машин) | (4a – 3b; –4c – 3b) | (7a – 1,5b; –7c – 1,5b) | (8a – b; –8c – b) | (10a; –11c) |
Необходимо дать рекомендации руководителю отдела П о наиболее выгодном для него объеме производимой продукции (т.е. о выборе стратегии П1или П2), учитывая, что отдел П заинтересован в максимизации своего дохода, а отдел Т – в минимизации своих затрат.
Для получения численных результатов примем a= 10,b= 6,c= 2. Тогда табл. 4.6 примет вид табл.4.7.
Таблица 4.24
Тj Пi | Т1(4) | Т2(7) | Т3(8) | Т4(11) |
|
П1 (5 машин) | 37; –11 | 50; –14 | 50; –16 | 50; –22 | 37 |
П2 (10 машин) | 22; –26 | 61; –23 | 74; –22 | 100; –22 | 22 |
Воспользуемся сначала методом максимина, ориентирующим руководителя отдела П на наиболее осторожное поведение. В этом случае оптимальной является стратегия П1, гарантирующая отделу П доход в 37 денежных единиц (см. последний столбец табл. 4.7). Учитывая интересы отдела Т (как видно из табл. 4.7, минимальные затраты для Т будут при выборе стратегии Т1), именно этот доход и будет получен отделом П.
Отметим, однако, что выбор стратегии П1 вряд ли является наилучшим для отдела П. Так, если он выберет стратегию П2 и сообщит о своем выборе руководителю отдела Т, то тот, руководствуясь интересами своего отдела, должен будет выбрать стратегии Т3или Т4, что гарантирует доход отдела П в 74 или 100 денежных единиц. Более того, можно «стимулировать» отдел Т на выбор стратегии Т4, поделившись с ним в этом случае частью дохода, например в 10 денежных единиц (при этом доход отдела П составит 90 денежных единиц, а затраты отдела Т – всего 12 единиц). Именно так скооперировано и рекомендуется действовать руководителю отдела П.
Изменим несколько исходную ситуацию, повысив стоимость хранения не вывезенной продукции: a= 10,b= 10,c= 2. Получим соответствующую таблицу табл. 4.8.
Таблица 4.25
Тj Пi | Т1(4) | Т2(7) | Т3(8) | Т4(11) |
|
П1 (5 машин) | 35; –13 | 50; –14 | 50; –16 | 50; –22 | 35 |
П2 (10 машин) | 10; –38 | 55; –29 | 70; –26 | 100; –22 | 10 |
Хотя в этом случае минимально возможный доход для отдела П при выборе стратегии П1в 3,5 раза больше, чем при выборе стратегии П2(35 и 10 соответственно),однако и в этом случае лучше выбрать стратегию П2, проинформировав о своем решении руководителя отдела Т. Тот, руководствуясь интересами своего отдела, должен будет выбрать стратегию Т4(соответствующую минимальным затратам отдела Т), что гарантирует доход отдела П в 100 денежных единиц. Заметим, что в этой ситуации в «стимулировании» отдела Т нет необходимости.
- Теоретико-игровые методы принятия решений
- Isbn 5-7046-1383-7
- Введение
- Основные понятия теории игр. Классификация игровых моделей
- Основные понятия теории игр
- Классификация игровых моделей
- Контрольные вопросы к разделу 1
- Антагонистическая игра. Поиск решения на дереве игры
- Представление антагонистической игры
- Поиск решения на дереве игры
- Общие замечания
- Метод максимина
- Метод-отсечений
- Неглубокое -отсечение
- Глубокое -отсечение
- Контрольные вопросы к разделу 2
- Методы решения антагонистических игр, представленных в матричной форме
- Матричное представление антагонистической игры
- Наличие седловой точки
- Методы решения матричных игр при отсутствии седловой точки
- Смешанные стратегии
- Метод Лагранжа
- Метод линейного программирования
- Итерационный метод Брауна-Робинсона
- Практический пример
- Контрольные вопросы к разделу 3
- Игра двух лиц с произвольной суммой
- Определение игры двух лиц с произвольной суммой
- Теория Нэша для некооперативных игр
- Рефлексивная игра
- Практический пример
- Контрольные вопросы к разделу 4
- Основы теории статистических решений. Игры с «природой»
- Определение игры «с природой»
- Методы решения игр «с природой»
- Случай стохастической неопределенности
- Случай с неизвестными вероятностями состояний «природы»
- Контрольные вопросы к разделу 5
- Игры с упорядоченными исходами
- Определение игры с упорядоченными исходами при наличии ряда критериев
- Поиск решения игры с упорядоченными исходами
- Контрольные вопросы к разделу 6
- Программная система для решения антагонистических игр
- Общее описание системы
- Примеры работы с системой
- Практический пример
- Контрольные вопросы к разделу 7
- Библиографический список
- Оглавление