5. Матричные игры
Прикладная теория матричных игр впервые была систематически изложена Дж. фон Нейманом и О. Монгерштерном в 1944 г., хотя отдельные результаты были опубликованы еще в 20-х годах. Эта книга содержала, главным образом, экономические примеры, но в период второй мировой войны она самым серьезным образом заинтересовала военных, которые увидели в этой теории оригинальный метод исследования стратегических решений. Затем главное внимание снова стало уделяться экономическим проблемам.
Предметом теории игр являются такие ситуации, в которых важную роль играют конфликты и совместные действия. Классическими примерами являются ситуации, где, с одной стороны имеется один покупатель, а с другой – продавец (ситуация монополия-монопсония), когда на рынок выходят несколько производителей (олигополия, дуополия). Более сложные ситуации возникают, если имеются объединения или коалиции лиц, участвующих в столкновении интересов.
В итоге, всякая претендующая на адекватность математическая модель социально-экономического явления должна отражать присущие ему черты конфликта, т.е. описывать:
множество заинтересованных сторон (игроков, субъектов, участников, сторон, лиц);
возможные действия каждой из сторон, именуемые также стратегиями или ходами;
интересы сторон, представленные функциями выигрыша (платежа) для каждого из игроков
В теории игр предполагается, что каждый игрок знает свою функцию выигрыша и набор имеющихся в его распоряжении стратегий, а также функции выигрыша и стратегии всех остальных игроков, и в соответствии с этой информацией организует свое поведение.
Формализация содержательного описания конфликта представляет собой его экономическую модель, которая называется игрой.
Теория игр— это математическая дисциплина, исследующая ситуации, в которых принятие решений зависит от нескольких участников. Интересы участников могут быть как антагонистические (полностью противоположные), так и неантагонистические. В последнем случае может исследоваться вопрос о наиболее эффективных совместных действиях (кооперативные игры).
Игра — это упрощенная формализованная модель реальной ситуации, описывающая действия двух или более участников. Предполагается, что известны варианты действий сторон (стратегии), исход игры для каждого участника в случае выбора конкретных действий всеми участниками, степень и порядок информированности каждого участника игры о поведении всех других участников.
Приведем некоторую классификацию игр в зависимости от различных параметров.
Количество игроков. Различаются игры двух лиц (2 участника игры) и игры п лиц (число участников более 2).
Количество стратегий. Если каждый из игроков имеет конечное число возможных стратегий в игре, то игра называется конечной. Если число стратегий хотя бы одного из участников игры бесконечно, то игра называется бесконечной.
Соотношение интересов участников. Игры с нулевой суммой — сумма выигрышей участников всегда равна нулю (антагонистические интересы — антагонистические игры). Игры с ненулевой суммой.
Возможности взаимодействия участников. С этой точки зрения можно рассматривать коалиционные (допускается образование коалиций между участниками), бескоалиционные (коалиции не допускаются) и кооперативные игры (коалиции определены заранее).
Тип функции выигрыша. По данному критерию традиционно рассматриваются такие классы игр, как матричные (игра 2-х лиц, выигрыш одного из игроков (соответственно проигрыш другого) задается в виде матрицы), биматричные (игра 2-х лиц, выигрыш каждого из игроков задается своей матрицей), непрерывные (функция выигрышей является непрерывной функцией на множестве стратегий каждого из игроков), выпуклые (функция выигрышей есть выпуклая функция на множестве стратегий) и так далее.
Количество ходов. Если после одного хода каждого игрока игра заканчивается, и происходит распределение выигрышей, то игра называется одношаговой. В противном случае игра называется многошаговой (позиционной, например, шахматы).
Кроме этого выделяются различные классы игр по иным признакам (статистические, дифференциальные и многие другие). В частности рассматриваются так называемые «игры с природой», т.е. игры, когда в качестве второго игрока выступает не игрок с противоположными интересами, а некоторая сторона с «неопределенными» интересами (природа). В этом случае для поиска оптимальных стратегий используются наряду с принципом гарантированного результата и другие критерии, например Максимакса, Вальда, Сэвиджа, Гурвица, которые рассматриваются далее.
- 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