Практический пример
Снова вернемся к уже рассмотренной ранее (см. п. 3.4) задаче о конкурсе на реализацию двух проектов при участии конструкторских бюро КБ1 и КБ2. Напомним, что у КБ1 (игрока A) имеется 5 стратегий: A1=(4; 0), A2=(3; 1), A3=(2; 2), A4=(1; 3), A5=(0; 4); у КБ2 (игрока B) – 4 стратегии: B1=(3; 0), B2=(2; 1), B3=(1; 2), B4=(0; 3).
Пусть a =16, b =2(т.е. финансированиепервого проекта существенно превосходит финансирование второго проекта).
После приведения данной игры G(5´4)к антагонистической посредством вычитания из выигрышей игрока A средней величины финансирования обоих проектов (a + b) / 2=9, получим ее матричное представление в виде табл. 7.2.
Таблица 7.2
Bj Ai | B1 | B2 | B3 | B4 |
A1 | ||||
A2 | ||||
A3 | –7 | |||
A4 | –7 | –7 | ||
A5 | –7 | –7 | –7 |
Далее, после проверки на отсутствие седловой точки и упрощения матрицы игры путем удаления доминируемой стратегии A5, получим игру G(4´4), представленную табл.7.3.
Таблица 7.3
Bj Ai | B1 | B2 | B3 | B4 |
A1 | ||||
A2 | ||||
A3 | –7 | |||
A4 | –7 | –7 |
В табл. 7.4 приведены результаты, полученные программной системой MatrixGames при использовании приближенного метода Брауна-Робинсона (при задании различного числа итераций) и точного метода Лагранжа (последняя строка таблицы) с округлением результата до трех знаков после запятой.
Из таблицы видно, что некоторая стабилизация для итерационного метода (особенно относительно величины V*) наступает при числе итераций более 10000.
Таблица 7.4
Число итераций | V* | ||||||||
100 | 0.99 | 0.01 | 0.06 | 0.03 | 0.93 | 7.03 | |||
200 | 0,885 | 0,110 | 0,005 | 0,045 | 0,240 | 0,485 | 0,230 | 7,027 | |
500 | 0,954 | 0,044 | 0,002 | 0,018 | 0,096 | 0,194 | 0,692 | 7,009 | |
1000 | 0,977 | 0,022 | 0,001 | 0,009 | 0,048 | 0,097 | 0,846 | 7,006 | |
3000 | 0,905 | 0,089 | 0,006 | 0,003 | 0,003 | 0,023 | 0,175 | 0,798 | 7,002 |
10000 | 0,895 | 0,093 | 0,013 | 0,001 | 0,004 | 0,023 | 0,180 | 0,793 | 7,003 |
100000 | 0,879 | 0,107 | 0,013 | 0,002 | 0,002 | 0,014 | 0,111 | 0,873 | 7,002 |
1000000 | 0,876 | 0,109 | 0,013 | 0,002 | 0,002 | 0,013 | 0,110 | 0,875 | 7,002 |
Точный метод | 0,875 | 0,110 | 0,013 | 0,002 | 0,002 | 0,013 | 0,110 | 0,875 | 7,002 |
Вернёмся теперь к исходной задаче. Вычеркнутая стратегия A5 будет присутствовать в итоговом результате с вероятностью 0:
SA*=(0,875;0,110;0,013;0,002;0);
SB*=(0,002;0,013;0,110;0,875);
V* =7,002.
Если теперь вернуться к начальной ситуации с возможным финансированием КБ1 и КБ2 и округлить результаты, то получим:
SA =(0,9;0,1;0,0;0,0;0,0);
SB =(0,0;0,0;0,1;0,9);
VA =16,0;
VB = 2,0,
Таким образом, КБ1 рекомендуется все усилия направить на выполнение первого проекта, возможно, выделив один отдел на выполнение второго проекта, а КБ2 – наоборот, все усилия направить на выполнение второго проекта, возможно, выделив один отдел на выполнение первого.
7.4. Контрольные вопросы к разделу 7
1. Дайте общее описание программной системы MatrixGames.
2. Поясните структуру главного окна системы MatrixGames.
3. Поясните структуру окна для итерационного метода Брауна-Робинсона.
4. Поясните структуру окна для метода Лагранжа.
5. Поясните структуру окна для метода линейного программирования (симплекс метода).
6. Поясните работу с системой MatrixGames.
7. Рассмотрите практический пример использования системы MatrixGames.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Фон Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение: Пер. с англ., М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1970, 708 с.
2. Воробьев Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1985. – 272 с.
3. Дюбин Г.Н., Суздаль В.Г. Введение в прикладную теорию игр. – М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981, 336 с.
4. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике / Под. Ред. А.Ф. Дьякова. М.: Издательство МЭИ, 1994, 216 с.
5. Оуэн Г.Теория игр: Пер. с англ., М.: Мир, 1971, 230 с.
6. Воробьев Н.Н. Основы теории игр. Бескоалиционные игры. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1984, 496 с.
7. Нильсон Н. Искусственный интеллект: методы поиска решений: Пер. с англ., М.: Мир, 1973, 270 с.
8. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание: Пер. с англ., М.: Издательский дом «Вильямс», 2003, 864 с.
9. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1980, 208 с.
10. Розен В.В. Цель – оптимальность – решение (математические модели принятия оптимальных решений). М.: Радио и связь, 1982, 168 с.
11. Вилкас Э.Й. Оптимальность в играх и решениях. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990, 256 с.
12. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник – 2-е изд., перераб. и доп. М.: Логос, 2002, 392 с.
[1] Программная реализация системы MatrixGames выполнена студентами Ашраповым Д.Ф. и Ашраповой О.В. под руководством старшего преподавателя Чибизовой Н.В.
Дата добавления: 2020-06-09; просмотров: 421;