5.3. Смешанные стратегии
Однако далеко не все матричные антагонистические игры являются вполне определенными, и в общем случае игры, в которых выполняется строгое неравенство, называются не полностью определенными играми (или не имеющими решения в чистых стратегиях играми). Следующая матрица представляет пример подобной игры:
Для этой игры max min aij = -2 < 4 = min max aij. В результате, если игроки
i j j i
будут следовать предложенным выше правилам, то Игрок 1 выберет стратегию 1 и будет ожидать, что Игрок 2 выберет стратегию 2, при которой проигрыш равен -2, в то время как Игрок 2 изберет стратегию 3 и будет ожидать, что Игрок 1 выберет стратегию 2 с выигрышем, равным 4. Однако если Игрок 2 выберет свою третью стратегию, то Игрок 1 поступит правильнее, выбирая вторую, а не первую стратегию. Аналогично, если Игрок 1 выберет первую стратегию, то Игроку 2 выгоднее выбрать вторую стратегию, а не третью. По всей видимости, в играх такого типа принцип решения в чистых стратегиях оказывается непригодным.
В описанной ситуации игрокам становится важно, чтобы противник не угадал, какую стратегию он будет использовать. Для осуществления этого плана игрокам следует пользоваться так называемой смешанной стратегией. По существу, смешанная стратегия игрока представляет собой схему случайного выбора чистой стратегии. Математически ее можно представить как вероятностное распределение на множестве чистых стратегий данного игрока.
Мы будем предполагать использование игроками их смешанных стратегий независимым, так что вероятность, с которой Игрок 1 выбирает i-тую стратегию, а Игрок 2 - j-тую, равна xi yj. В этом случае платеж равен aij.
Для случая игры со смешанными стратегиями платежная матрица принимает следующий вид (табл. 5.6).
Таблица 5.4
| y1 | y2 | ..... | yn |
x1 | a11 | a12 | ..... | a1n |
x2 | a21 | a22 | ..... | a2n |
..... | ..... | ..... | ..... | ..... |
xn | am1 | am2 | ..... | amn |
Подход к определению решения игры при смешанных стратегиях также основывается на критерии минимакса. Единственная разница заключается в том, что первый игрок выбирает хi так, чтобы максимизировать наименьший ожидаемый выигрыш по столбцам, тогда как второй игрок выбирает yj с целью минимизировать наибольший ожидаемый проигрыш по строкам. Математически критерий минимакса при смешанных стратегиях может быть описан следующим образом. Первый игрок выбирает стратегию, обеспечивающую
,
где переменные х и у удовлетворяют соотношениям
xi0, i=1, …, m, , (5.3.)
yj0, j=1, …, n, , (5.4.)
а второй игрок выбирает стратегию, обеспечивающую
Эти величины определяются соответственно как среднеожидаемые максиминные и среднеожидаемые минимаксные платежи.
Если х* i, и у* j — оптимальные решения для обоих игроков, каждому элементу платежной матрицы aij соответствует вероятность . Следовательно, оптимальное ожидаемое значение игры.
Как и в случае чистых стратегий, выполняется соотношение:
минимаксный ожидаемый проигрыш максиминный ожидаемый выигрыш.
Когда хi и yj соответствуют оптимальным решениям, выполняется строгое равенство, и результирующее значение равно ожидаемому (оптимальному) значению игры. Это утверждение следует из теоремы о минимаксе и приведено здесь без доказательства.
Справедлива следующая основная теорема теории матричных игр с нулевой суммой (теорема фон Неймана).
Теорема. Каждая конечная игра с нулевой суммой имеет по крайней мере одно оптимальное решение среди смешанных стратегий.
Теорема о минимаксе утверждает, что сформулированные задачи для Игрока 1 и Игрока 2 всегда имеют решение для любой матрицы выигрышей.
Также как и для вполне определенных игр, стратегия х* Игрока 1 называется максиминной, стратегия y* Игрока 2 – минимаксной, значение v –ценой игры.
В случае, когда v=0, игра называется справедливой.
- 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