13.Определение смешанной стратегии. Решение игры 2*2 в смешанных стратегиях.
Смешанная стратегия это когда вместо того, чтобы применить какую-то одну конкретную стратегию, участники игры могут чередовать (смешивать) в случайном порядке свои стратегии в соответствии со специально разработанной схемой, обеспечивающей нужную частоту, или вероятность реализации каждой из стратегий.
Для каждого игрока можно задать следующие компоненты:
Pia – вероятность применения i-ой стратегии со стороны А.
Если подобрать такой набор Pia , который обеспечивает наибольший выигрыш независимо от действий второй стороны, то этот набор вероятностей {p1a , p2a , …, pma } = SA и будет называться смешанной стратегией.
S*A = {p*1a , p*2a , …, p*ma } – оптимальная смешанная стратегия.
{ SA } – множество смешанных стратегий со стороны А, из которых нужно выбрать оптимальную.
Игра 2*2 в смешанных стратегиях.
Е B
-
а11
а12
а21
а22
Для этой игры можно считать следующее: игрок каждый раз играет против какой-либо чистой стратегии другой стороны. При этом он может выбрать такое соотношение вероятностей, которое даст ему гарантированный выигрыш, размером с цену игры.
a11 p*1a + a21 p*2a = γ - при игре против первой чистой стратегии стороны В.
a12 p*1a + a22 p*2a = γ – против второй чистой стратегии стороны В.
p*1a + p*2a = 1
Аналогично для В:
a11 p*1b + a12 p*2b = γ - при игре против первой чистой стратегии стороны В.
a21 p*1b + a22 p*2b = γ – против второй чистой стратегии стороны В.
p*1b + p*2b = 1
Решение системы уравнений:
Для того, чтобы полученные решения имели смысл необходимо требовать следующие соотношения:
или
Если выполняется либо одно, либо другое, то вероятности от 0 до 1.
Д γ
- Лекции по математическим основам принятия оптимальных технических решений
- 1.Лекции по курсу математические основы
- 1.4. Этапы процесса принятия решений
- 1.5. Классификация задач принятия решений
- 1.6. Основные принципы принятия решений.
- 2. Оптимизация систем.
- 2.1 Постановка задачи оптимизации
- 2.3.Понятие о свойствах целевой и ограничивающих функций
- 2.4.Определение линейной системы.
- 2.5. Формальные методы построения математических моделей. Выбор факторов и переменных состояния объекта исследования
- 2.6. Планирование эксперимента
- 2.6.1.Обработка экспериментальных данных.
- 2.6.2.Полный факторный эксперимент.
- 3. Классификация методов оптимизации
- 3.1.Классификация задач оптимизации.
- 3.2.Одномерная оптимизация
- 3.2.1. Метод сканирования
- 3.2.4. Метод параболической аппроксимации
- 3.3. Многомерная оптимизация. Концепция методов.
- 3.4. Многомерная безградиентная оптимизация
- 3.8. Многомерная градиентная оптимизация
- 3.9. Методы оптимизации 1-ого порядка
- 4. Постановка задачи многокритериальной оптимизации
- 1.6 Многопараметрическая оптимизация.
- 5.Обобщенная модель управления запасами
- 6. Классическая статическая модель
- 7. Задача экономичного размера заказа с разрывами цен
- 8.Многопродуктовая статическая модель управления запасами с ограничениями вместимости.
- 9. Динамическая модель управления запасами при отсутствии затрат на оформление.
- 10. Модель управления запасами с затратами на оформление заказа.
- 11.Понятие игры. Характеристика игры. Цена игры.
- 12. Классификация игр. Определение седловой точки.
- 13.Определение смешанной стратегии. Решение игры 2*2 в смешанных стратегиях.
- 14.Типы критериальных функций в играх с природой.
- 15.Классические критерии принятия решений в играх с природой.
- 16.Производные критерии принятия решений в играх с природой
- 17.Шкала. Определение. Виды.
- 18.Экспертные методы получения количественных оценок альтернатив.
- 19.Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив.
- 20.Метод анализа иерархий. Этапы.
- 21.Метод анализа иерархий. Шкала.
- 22.Метод анализа иерархий. Калибровки.
- 23.Метод анализа иерархий. Вектора приоритетов.
- 24.Метод анализа иерархий. Оценка согласованности.