5.8. Применение теории матричных игр в управлении
Теория игр рассматривает задачи выбора оптимальных решений с учетом возможных действий других участников и случайных событий.
В игре могут сталкиваться интересы двух и более противников.
В первом случае игра называется парной, во втором - множественной. Рассмотрим парные игры, а участников игры обозначим А и В. Предположим, что интересы участников поддаются количественному описанию, т.е. результат игры определяется некоторым числом.
Задачей теории игр является выработка рекомендаций для игроков, т.е. определение оптимальной стратегии, которая при многократном повторении игры обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш.
Рассмотрим применение теории игр на примере взаимодействия 2-х строительных организаций - заказчика и подрядчика.
Допустим, что СМУ заключило договор с заводом ЖБИ на централизованную поставку раствора на 180 тыс. р. Если в течение дня раствор не поступит, заказчик терпит убытки в сумме 530 тыс. р. из-за простоя.
СМУ может послать на ЖБИ собственный транспорт, дополнительные расходы при этом составят 70 т.р. Однако, опыт предыдущей работы показал, что это увеличивает надежность поставок только на 50%.
Можно увеличить вероятность получения раствора до 70%, послав на завод своего представителя. Дополнительные затраты при этом составят 60 т.р.
Если произвести предварительную оплату работ в размере 100%, то это позволит повысить вероятность выполнения работ в срок до 80%, однако приведет к дополнительным затратам, кроме надбавки за срочность в размере 110 тыс. р.
Можно разместить заказ у другого, абсолютно надежного поставщика по цене, повышенной на 50%. При этом, возможны дополнительные расходы, кроме расходов на транспорт, в размере 60 тыс.р., связанные со сверхурочной работой по выработке раствора, поступившего от обоих поставщиков сразу.
Таким образом, заказчик имеет пять своих чистых стратегий:
- ничего не предпринимать;
- оправить собственный транспорт;
оправить на завод своего представителя;
произвести предварительную оплату работ;
размещение заказов у другого, абсолютно надежного подрядчика.
У поставщика имеется две чистых стратегии:
- поставки осуществляется в установленные сроки;
- поставки не выполнены в установленные сроки.
Затраты заказчика, в зависимости от его различных стратегий и стратегии подрядчика (П1 - поставка выполнена своевременно, П2 - поставка не выполнена в договорные сроки), представлены в таблице 5.6.
Рассмотрим, например, как получены суммарные затраты заказчика при применении им 3-й стратегии, а поставщиком - 2-й (поставки нет).
При 3-й стратегии вероятность поставки в срок в срок составляет 70%, следовательно, вероятность того, что поставка не будет выполнена своевременно - 30%. Стоимость раствора составит
(180*70)/100=126 тыс. р.
Убытки, связанные с простоем производства составят
(530*30)/100=159 тыс. р.
Транспортные расходы – 70 тыс.р. и дополнительные затраты, связанные с командированием своего представителя – 60 тыс.р.
Доплата за срочность составит 100 тыс.р., дополнительные затраты на авансирование работ – 60 р. Суммарные затраты составят 415 тыс.р.
Таблица 5.6.
| Стоимость раствора | Затраты от простоя рабочих | Транспортные расходы | командировочные расходы | Предоплата продукции | издержки от реализации раствора | итого |
С1→П1 | 180 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 180 |
С1→П2 | 0 | 530 | 0 | 0 | 0 | 0 | 530 |
С2→П1 | 180 | 0 | 70 | 0 | 0 | 0 | 250 |
С2→П2 | 90 | 265 | 70 | 0 | 0 | 0 | 425 |
С3→П1 | 180 | 0 | 70 | 60 | 0 | 0 | 310 |
С3→П2 | 126 | 159 | 70 | 60 | 0 | 0 | 415 |
С4→П1 | 180 | 0 | 70 | 0 | 110 | 0 | 360 |
С4→П2 | 144 | 106 | 70 | 0 | 110 | 0 | 430 |
С5→П1 | 450 | 0 | 70 | 0 | 0 | 60 | 580 |
С5→П2 | 270 | 0 | 70 | 0 | 0 | 0 | 340 |
Составим матрицу игры (таблица 5.7).
Таблица 5.7
Стратегия СМУ | Стратегия ЖБИ | |
П1 | П2 | |
С1 | -180 | -530 |
С2 | -250 | -425 |
С3 | -310 | -415 |
С4 | -360 | -430 |
С5 | -580 | -340 |
Поскольку игроком А в терминологии, принятой выше, является заказчик, то в соответствующих клетках записываем "выигрыш" со знаком минус (убытки).
Задача руководства заказчика - определить оптимальную стратегию, обеспечивающую минимум ожидаемых убытков в условиях неопределенности относительно поведения поставщика.
Решение этой игры можно получить в геометрической интерпретации (рис.5.1). Отложим по горизонтальной оси надежность подрядчика, измеренную вероятностями в диапазоне от 0 до 1 и обозначим ее как Y, а затраты заказчика обозначим через X1 при наличии поставки, иначе X2. Для первой стратегии СМУ (С1) затраты составят 180р. при Y=1 и 530р. при Y=0 (поставки нет). Изобразим на графике затраты при применении первой стратегии, изменяющиеся от 180 р. при абсолютной надежности подрядчика (Y=1) до 530.р. при нулевой надежности (Y=0), соединив прямой линией ординату X1=-530 и X2=-180.
Аналогично построим зависимости затрат заказчика при 2-5 стратегиях. Получим график ожидаемых затрат заказчика при применении своих чистых затрат стратегий против смешанных стратегий поставщика.
Из рисунка видно, что при надежности поставщика от 0 до 0.21 оптимальной является пятая стратегия (C5), при надежности поставщика от 0.21 до 0.6 оптимальной является вторая стратегия (C2), а при надежности п поставщика от 0.6 до 1 - первая стратегия (С1).
Мы рассматривали задачу как антагонистическую, что принципиально неверно, поскольку поставщик не стремится нанести СМУ максимальный ущерб. Поэтому его надежность может быть и не наихудшей с точки зрения СМУ.
Неантагонистические игры, когда действия второго игрока зависят не от его сознательной деятельности, а от объективной действительности, называют играми с природой. Второй игрок (природа) действует случайно, в условиях неопределенности (климатические условия, спрос на продукцию и т.д.).
В играх с природой применяют следующие критерии:
1. Максиминный критерий Вальда:
В соответствии с максимальным критерием Вальда оптимальной является 3-я стратегия (послать на ЖБИ свой транспорт и представителя).
2. Максимаксный критерий (абсолютного оптимизма):
В соответствии с этим критерием выбираем 1-ю стратегию (ничего не предпринимать).
3. Критерий Сэвиджа (критерий минимакса риска). Суть критерия состоит в выборе такого решения, при котором минимизируются потери из-за ошибочных решений. Для этого строится матрица рисков по условию:
В нашем случае матрица рисков имеет вид:
Затем определяют
Таким образом, согласно критерию Сэвиджа, оптимальной является 2-я стратегия (послать на ЖБИ свой транспорт).
- Методы моделирования и прогнозирования
- 1. Экономико-математические методы и модели
- Определение модели и цели моделирования
- Последовательность построения экономико-математической модели
- Основные типы моделей
- Классификация экономико-математических методов
- 1.3. Объекты моделирования
- 1.4. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- Математические модели рынка
- Понятие рыночного равновесия
- Объем предложения
- 2.2. Паутинообразная модель рынка
- Балансовый метод планирования рыночной экономики
- Модель межотраслевого баланса
- 4.5. Модели стохастического программирования
- 3. Производственные функции
- 3.1.Виды производных функций
- 3.2. Пример построения производственной функции
- 3.3. Производственные функции и прогнозирование
- 4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- 4.8. Производственно-транспортные модели
- 4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- Методы решения транспортных задач Метод северо-западного угла
- Метод минимальных элементов
- Метод Фогеля
- 4.11. Модели параметрического программирования
- 5. Матричные игры
- 5.1. Игры двух лиц с нулевой суммой
- 5.2. Верхнее и нижнее значения игры, условие седловой точки
- 5.3. Смешанные стратегии
- Очевидным следствием из Теоремы о минимаксе является соотношение
- 5.4. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- 5.5. Введение в теорию игр п лиц
- 5.6. Позиционные игры
- 5.7. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- 5.7.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- 5.8. Применение теории матричных игр в управлении
- 6. Имитационное моделирование
- 6.1. Метод Монте-Карло
- 6.2. Моделирование систем массового обслуживания
- 6.2.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 6.2.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 6.3. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
- 7. Моделирование потребления
- Функции полезности
- 2. Функция полезности с полным дополнением благ (функция полезности Леонтьева):
- Совершенные товарозаменители.
- Основные виды кривых безразличия
- 2. Выпуклые предпочтения потребителя
- 8. Модели оценки финансового состояния
- 8.1.Виды моделей
- 8.1. Статическая модель и динамическая оценки финансового
- 9.2. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- 9.3 Учет факторов риска при оценке инвестиций
- 9.4. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- Прогнозирование экономических процессов
- 1 Классификация предвидений (прогнозов)
- 2 Принципы организации прогнозирования
- 3. Порядок прогнозирования
- 4.2.Корреляционные методы
- Трендовая модель прогнозирования Понятие временного ряда
- Задачи анализа временного ряда
- Первоначальная подготовка данных
- Задача построения аналитического тренда
- Определение базы построения тренда
- 3.6 Наиболее употребимые виды трендов
- Определение тренда на основе сглаживания ряда
- Механическое сглаживание (пример для понимания)
- Аналитическое сглаживание
- Прогнозирование по тренду
- Прогнозирование на основе регрессионных моделей Понятие регрессии
- Отбор факторов для регрессии
- Вид функции регрессии