Смешанные стратегии
Вслучае отсутствия седловой точки, в качестве решения игры используются так называемыесмешанные стратегии
,
где pi и qj– вероятности выбора стратегийAi и BjигрокамиAиB соответственно. Решением игры в данном случае является пара оптимальных смешанных стратегий (SA*, SB*), максимизирующих математическое ожидание цены игры (средний выигрыш).
Теорема 3.2 [6]. Любая антагонистическая игра имеет хотя бы одно оптимальное решение, т.е., пару в общем случае смешанных стратегий (SA*, SB*), дающих игрокуАустойчивый выигрыш, равный цене игрыV, α ≤ V ≤ β.
Чистую стратегию можно рассматривать как частный случай смешанной стратегии, когда одна вероятность имеет единичное значение, а все остальные – нулевое.
Рассмотрим матричную игру G(mn), не имеющую седловой точки, для которой необходимо найти решение – пару оптимальных смешанных стратегийSA = (p1,p2,…,pm) иSB = (q1, q2,…,qn) и соответствующую цену игрыV.
Предварительно следует попытаться упростить матрицу игры. Для этого вводятся отношения предпочтения (доминирования) и безразличия (дублирования) на множестве стратегий.
Определение 3.3:
стратегия AiпредпочтительнеестратегииAk(доминирует Ak) (обозначается), если все выигрыши, указанные вi-й строке матрицы игры, не меньше соответствующих выигрышейk-й строки, или формально;
стратегии AiиAkнаходятся вотношении безразличия(дублирования) (обозначаетсяAiAk), если все выигрыши, указанные вi-й строке матрицы игры, совпадают с соответствующими выигрышамиk-й строки, или формально;
стратегия BjпредпочтительнеестратегииBr(доминирует Br) (обозначается), если все выигрыши, указанные вj-м столбце матрицы игры, не меньше соответствующих выигрышейr-го столбца, или формально;
отношение безразличия для стратегий игрока Bвводится аналогично игрокуA, т.е..
Можно доказать следующую лемму [5].
Лемма 3.2.Для игрыG(mn) числоактивных стратегийигроков равноmin{m,n}. Другими словами, если, например,m>n, то в оптимальной стратегииSA = (p1,p2,…,pm) игрокаAбудет не болееnотличных от нуля вероятностейpi.
Таким образом, предварительным этапом решения матричной игры является ее упрощение, т.е. удаление из матрицы доминируемых и дублируемых стратегий.
Рассмотрим данный этап на примере матричной игры G(55), представленной табл. 3.7.
Таблица 3.8
-
Bj
Ai
B1
B2
B3
B4
B5
A1
4
7
2
3
4
A2
3
5
6
8
9
A3
4
4
2
2
8
A4
3
6
1
2
4
A5
3
5
6
8
9
Так как справедливы соотношения,,,,, то удалим доминируемые и дублируемые стратегииA4, A5, B2, B4, B5.
В полученной матрице снова проведём удаление, так как . Получим упрощенную игруG(22), представленную табл. 3.8.
Таблица 3.9
-
Bj
Ai
B1
B3
A1
4
2
A2
3
6
Нетрудно убедиться, что данная игра не имеет седловой точки и необходимо искать решение в смешанных стратегиях.
После упрощения игры следующим (основным) этапом является поиск оптимального решения в виде смешанных стратегий (SA,SB), применяя точные или приближенные методы.
- 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