Навигация
Антагонистические игры, которые мы изучали ранее, описывают конфликты весьма частного вида. Более того, для большинства имеющих место в реальной жизни конфликтов антагонистические игры либо вовсе не могут считаться приемлемыми, адекватными описаниями, либо, в лучшем случае, могут рассматриваться как первые грубые приближения.
Во-первых, антагонистические игры никак не затрагивают своими описаниями конфликты с числом строк, большим чем два. В месте с тем, такие многосторонние конфликты не только встречаются в действительности, но являются принципиально более сложными, чем конфликты с двумя участниками, и даже не поддаются сведению к последним.
Во-вторых, даже в конфликтах с двумя участниками интересы сторон вовсе не обязаны быть противоположными; во многих конфликтах такого рода случается так, что одна из ситуаций оказывается предпочтительнее другой для обоих участников.
В-третьих, даже если любые две ситуации сравниваются игроками по их предпочтительности противоположным образом, различие разностей в оценках этой предпочтительности оставляет место для соглашений, компромисов и коопераций.
Наконец, в-четвёртых, содержательная острота конфликта не обязательно соответствует его формальной антагонистичности. Например, при встрече двух боевых единиц воюющих сторон (скажем, танков) обоюдное их стремление уничтожить друг друга не выражает антогонистичности конфликта: в антогонистическом конфликте цели сторон оказываются строго противоположными, и стремлению одной стороны уничтожить другую противоположным будет стремление избежать уничтожения.
В качестве примера БАИ рассмотрим:
1. Игры двух лиц с произвольной суммой.Бескоалиционные игры.
В конечной бескоалиционной игре двух игроков (КБИДИ)каждый из них делает один ход – выбирает одну стратегию из имеющегося у него конечного числа стратегий, и после этого он получает свой выигрыш согласно определённым для каждого из них матрицами выигрышей. Другими словами КБИДИ полностью определяется двумя матрицами выигрышей для двух игроков. Поэтому такие игры называются биматричными. Пусть у игрока 1 имеется m стратегий, i =
, у игрока 2 имеется n стратегий, j =
. Выигрыши игроков 1 и 2 соответственно задаются матрицами
А = 
, В = 
Будем по-прежнему считать полный набор вероятностей x = (x1, ..., xm) применения 1 игроком своих чистых стратегий смешанной стратегией игрока 1, и у = (y1, ..., yn) – смешанной стратегией игрока 2. тогда средние выигрыши игроков 1 и 2 соответственно равны
Ситуация равновесия для биматричной игры составляет пару (x,y) таких смешанных стратегий игроков 1 и 2, которые удовлетворяют неравенствам :
или
Для определения ситуаций равновесия необходимо решить систему неравенств (1) и (2) (
и 
) относительно неизвестных x = (x1, ..., xm) и у = (y1, ..., yn) при условиях
, 
, xi ³ 0 (i =
), yj ³ 0 (j =
).
Теорема (Нэша). Каждая биматричная игра имеет по крайней мере одну ситуацию равновесия.
В качестве примера рассмотрим случай, когда каждый игрок имеет две чистые стратегии. В этом случае матрицы A и B равны :
A = 
, B = 
.
Смешанные стратегии для игроков 1 и 2 имеют вид :
(x, 1– x), (y, 1– y) 0 £ x £ 1; 0 £ y £ 1,
а средние выигрыши равны :
E1(A,x,y) = xA
= (x; 1- x)
=
= (a11 – a12 – a21 + a22) xy + (a12 - a22) x + (a21 - a22) y + a22.
E2(B,x,y) = xB
= (x; 1- x)
=
= (b11 - b12 - b21 + b22) xy + (b12 - b22) x + (b21 - b22) y + b22.
Условия 
и 
будут выглядеть
£ E1(A,x,y),
(x; 1- x)
£ E2(B,x,y),
или
Преобразовав (3) и (4), получим
(1- x) y + 
(1- x) £ 0
(a11 - a12 - a21 + a22) xy + (a12 - a22) x ³ 0
или
Т. о., множество всех приемлемых стратегий для игрока 1 удовлетворяет условиям (5) и (6), 0 £ x £ 1; 0 £ y £ 1. Чтобы найти x рассмотрим 3 случая :
1. Если x = 0, то (6) справедливо " y, а (5) имеет вид :
a1y - a2 £ 0. 
2. Если x = 1, то (5) справедливо " y, а (6) имеет вид :
a1y - a2 ³ 0. 
3. Если 0 < x < 1, то (5) разделим на (1 - x), а (6) – на x и получим
Итак, множество К решений системы (5) – (6) состоит из
всех ситуаций вида (0; y), если a1y - a2 £ 0; 0 £ y £ 1;
всех ситуаций вида (x; y), если a1y - a2 = 0; 0 < x < 1;
всех ситуаций вида (1; y), если a1y - a2 ³ 0; 0 £ y £ 1.
Если a1 = a2 = 0, то решением является xÎ[0; 1], yÎ[0; 1], т. к. все неравенства (7) – (8) выполняются при всех x и y, т. е. множество приемлемых для игрока 1 ситуаций покрывает весь единичный квадрат.
Если a1 = 0, a2 ¹ 0, то выполняется либо (7), либо (8), и поэтому решением является либо x = 0, либо x=1 при 0 £ y £ 1 (приемлемой стратегии в игре не существует).
Если a1 > 0, то из (7) получаем решение
x = 0; y £ 
:= a,
Из (8) следует ещё решение x = 1, y ³ a, из (9) следует ещё решение
0 < x < 1, y = a.
Если a1 < 0, то решение следующее :
x = 0, y ³ a; x = 1, y £ a; 0 < x < 1, y = a.
При этом необходимо учитывать, что дополнительно должно быть
0 £ y £ 1.
Геометрически это выглядит следующим образом :
y ¥ y ¥ y ¥
1 1 1
a1>0 a1>0 a1>0
a<0 a=0 1< a<1
(x, a)
0 1 x 0 1 x 0 1 x
– ¥ – ¥ – ¥
y ¥ y y
¥ ¥
Похожие работы
р, на основе недостаточных данных) можно интерпретировать как конфликт принимающего решения субъекта с природой. Поэтому Теория игр рассматривается также как теория принятия оптимальных решений в условиях неопределённости. Она позволяет математизировать некоторые важные аспекты принятия решений в технике, сельском хозяйстве, медицине и социологии. Перспективен подход с позиций Теории игр к ...
... на множествах коалиций двух игроков произвольные (здесь нет условия дополнительности) u(1,2) = C3, u(1,3) = C2, u(2,3) = C1, но удовлетворяющие условию 0 £ C1, C2, C3 £ 1. Таким образом, классы стратегической эквивалентности общих кооперативных игр трёх игроков могут быть поставлены в соответствие точкам трёхмерного единичного куба подобно тому, как это получилось для игр 4-х ...
... запасов сырья, материалов, полуфабрикатов, когда противоборствуют две тенденции: увеличение запасов, гарантирующих бесперебойную работу производства, сокращения запасов в целях минимизации затрат на их хранение. В сельском хозяйстве теория игр может применяться при решении таких экономических задач, как посева одной из возможных культур, урожай которой зависит от погоды, если известны цена единицы ...
... R:=maximize(f,C ,NONNEGATIVE ); Ø f_max:=subs(R,f); Ø R1:=minimize(f,C ,NONNEGATIVE ); f_min:=subs(R1,f); ОТВЕТ: При x1=5/4 x2=5/4 f_max=15/4; При x1=0 x2=0 f_min=0; Урок № 5.Решение матричных игр, используя методы линейного программирования и симплекс метод Тип урока: урок контроль + урок изучения нового материала. Вид урока: Лекция. Продолжительность: ...
0 комментариев