39.Игры с природой (теория статистических решений). Особенности платежной матрицы.
До сих пор рассматривались игры, в которых противник «разумный», и мы можем не знать о выборе его действий. Второй вид неопределнности связан с неосознанными действиями противника(Он действует случайным образом).Рассмотрим в качестве второго игрока – природу: нефтегазовый пласт, природные (суша, море, климат и др.), геолого-технологические условия (пористость, проницаемость, высота кровли пласта и т.д.) и т.п., которые активных действий не предпринимают, а неопределенность состоит в том, с какой вероятностью или шансами реализуются те или иные условия. Такие игры называются играми с природой (или теорией статистических решений).
Вначале упростим игру: в игре с природой - пассивный игрок (природа) обычно обозначается как - П.
Суть игры состоит в том, что игроку А требуется выбрать такую чистую или смешанную стратегию, которая является более выгодной, чем остальные.
Предположим, что в платежной матрице мы имеем некоторые аij и akl такие что, аij>аkl. При этом, выигрыш (аij) может быть больше второго (аkl) не за счёт нашего выбора более удачной стратегии, а за счёт того, что состояние природы Пj выгоднее для нас, чем Пi, в этом смысл удачности стратегии. Введем дополнительные показатели, который описывали бы «удачность» или «неудачность» принятия данной стратегии в данной ситуации с учётом общей благоприятности ситуации. С этой целью вводится понятие риска.
Риском игрока А при использовании стратегии Аi в условиях Пj называется разность между выигрышем, который он получил бы, если бы знал Пj, и выигрышем, который он получает в тех же условиях, применяя стратегию Ai. Очевидно, если бы игрок знал заранее состояние природы Пi, он выбрал бы ту стратегию, которой соответствует максимальный выигрыш в данном столбце (максимум столбца j) - это βj. Тогда риск rij есть: rij= βi- аij=- аi , где βj=, rij0.
Введенное понятие риска является мерой благоприятности состояния природы.
Используются следующие критерии для принятия решений:
1. Наиболее просто задача о выборе решения решается в условиях, когда нам известны вероятности реализации состояний Пj и их вероятности Q(Пj). В этом случае за несколько партий мы получим среднее значение выигрыша (математическое ожидание): , где- взвешенное среднее.
Оптимальной стратегией = Аi будет та, которая удовлетворяет этому условию.
В результате задача сводится к поиску решения в среднем.
Средний риск:
Можно показать, что стратегия максимизации и минимизации одна и та же. В случае, когда известны вероятности Q1, Q2 .... Qn, при решении игры с природой всегда можно обойтись чистыми стратегиями, то есть: средний выигрыш это среднее взвешенное среднего выигрыша, соответствующее чистым стратегиям и:
Поэтому принятие смешанной стратегии игроком А не может быть выгоднее с любыми вероятностями Пi ,чем применение чистой стратегии = Аi .
В теории игр с природой существует три подхода к определению aj:
а) Вероятности считаются субъективными и определяются экспертами. – принцип недостаточного основания Лапласа;
б) Располагают состояние природы (гипотезы) в порядке их правдоподобности, тогда:
1) - точечная оценка Фишбенa;
2) могут быть использованы матрицы парных сравнений и соответствующее ранжирование состояний природы;
в) существуют статистические данные о состоянии природы, на основе которых можно построить дискретный ряд вероятностей.
За оптимальное решение принимается та стратегия , которое дает средний максимальный выигрыш (минимальный суммарный риск). В целом, применение этого критерия о выборе решения в условиях неопределенности при рассмотренном подходе превращается в задачу о выборе решения в условиях определенности, только принятое решение является оптимальным не в каждом отдельном случае, а в среднем.
- 1. Теория принятия решений: задача принятия решений, цель, проблема, проблемная ситуация.
- 2.Измерения при формировании решений: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка, виды неопределенностей и их измерение.
- 3.Виды экспертиз.
- 4.Метод Дельфы
- 5. Дерево целей и решений.
- 6.Определение усредненного мнения экспертов (среднее арифметическое, среднее геометрическое, мода, медиана Кемени
- 7.Определение согласованности мнений экспертов (коэффициент конкордации).
- 8.Виды критериев оптимальности и их содержание.
- 9. Критериальный анализ ситуации: метод базовых шкал, ранжирование и выбор критериев.
- 10.Нечеткие множества и основные операции над ними.
- 11.Экспертные методы определения функций принадлежности.
- 12. Аналитический и оптимизационный методы определения функций принадлежности.
- 13. Нечеткая задача оптимизации выбора вариантов проектов.
- 14. Модели стохастического математического программирования
- 15. Генерация альтернатив решений: понятие генетического алгоритма.
- 16. Генерация альтернатив решений: Дерево решений
- 17. Многокритериальная оптимизация. Проблемы многокритериальной оптимизации
- 18. Многокритериальная оптимизация. Множество Парето.
- 19. Многокритериальная оптимизация. Метод идеальной точки.
- 20. Принятие решений по многим критериям: Метод последовательных уступок
- 21. Принятие решений по многим критериям: Парето оптимальное решение
- 23.Принятие решений по многим критериям: Гарантированные достоинства и недостатки.
- 24.Принятие решений по многим критериям: Правило Борда.
- 25.Принятие решений по многим критериям: Принцип Беллмана-Заде
- 26. Принятие решений по многим критериям: Турнирная таблица
- 30.Согласование групповых решений: принцип большинства голосов, принцип диктатора, принцип вето, идеальной точки, консенсус.
- 31.Согласование групповых решений по Парето.
- 32. Согласование групповых решений: Метод идеальной точки
- 33. Марковская модель согласования решений.
- 34. Согласования групповых решений. (принципы Курно, Парето, Эджворта).
- 35. Теория игр: платежная матрица, чистые и смешанные стратегии, решение игры.
- 36. Решение игры в чистых стратегиях. Игры с седловой точкой.
- 37.Решение игры в смешанных стратегиях. Теорема фон Неймана.
- 38.Решение матричных игр МхN (сведение к задаче линейного программирования).
- 39.Игры с природой (теория статистических решений). Особенности платежной матрицы.
- 40.Байесовские стратегии в играх с природой (частичная неопределенность).
- 41. Критерии принятия решений в играх с природой (полная неопределенность).
- 42.Марковские процессы с дискретным временем: основные понятия и определения.
- 43.Игры с природой: оценка риска