Пример 2. Чтобы гарантировать v > 0, прибавим ко всем элементам матрицы Н константу +1

Решить игру

.

Чтобы гарантировать v > 0, прибавим ко всем элементам матрицы Н константу +1. Тогда получим матрицу

.

Пара двойственных задач линейного программирования будет в данном случае выглядеть следующим образом:

Минимизировать

при условиях

Максимизировать

при условиях

После применения симплексного метода получим оптимальное решение второй задачи:

Отсюда

Таким образом, оптимальная стратегия игрока II есть

Оптимальное решение первой задачи:

откуда

и

Итак,

Пример 3

Пусть ежедневный спрос на булочки в магазине задается следующим распределением вероятностей:

спрос
Вероятность спроса	0.20	0.25	0.30	0.15	0.10

Магазин закупает булочки по 2.5 руб. и продает по 4.9 руб. за штуку. Если булочка не продана в тот же день, то она реализовывается по 1.5 руб. Какое наибольшее число булочек необходимо заказывать ежедневно, если величина заказа может принимать одно из возможных значений спроса?

Прибыль от продажи «свежей» булочки составляет 4.9–2.5=2.4 руб.

Потеря от продажи «черствой» составляет 2.5–1.5=1 руб.

Представим модель данной задачи в виде игры магазина со спросом. Стратегия магазина – ежедневный объем заказа, при этом спрос может принимать одно из своих возможных значений. Составим платежную матрицу игры для магазина:

Заказ магазина	Возможный ежедневный спрос	Ожид. прибыль
	240-50
	240-100	360-50				369.5
	240-150	360-100	480-50
	240-200	360-150	480-100	600-50

На пересечении строки с некоторым объемом заказа и столбца с возможным спросом находится элемент a_ij – ожидаемая прибыль магазина в этой ситуации. В последней колонке вычислена ожидаемая (средняя) прибыль в случае распределения вероятностей спроса в соответствии с условиями примера. Например, для третьей строки имеем 140*0.2+310*0.25+480*0.3+480*0.15+480*0.1=369.5. Кстати, выбор этой стратегии (ежедневный заказ – 200 булочек) и будет оптимальным, т.к. обеспечивает максимальную прибыль (правило Байеса).

 

Тесты
1. Платежной матрицей называется матрица, элементами которой являются:

а) годовые прибыли отраслевых предприятий;

б) выигрыши, соответствующие стратегиям игроков;

в) налоговые платежи предприятий.

2. Возможно ли привести матричную игру к задаче линейного программирования:

а) возможно;

б) невозможно;

в) возможно, если платежная матрица единичная.

3. Матричная игра – это:

а) игра двух лиц с несовпадающими интересами (неантагонистическая);

б) игра двух лиц с противоположными интересами;

в) игра многих (более двух) лиц.

4. Биматричная игра – это:

а) игра двух лиц с несовпадающими интересами;

б) игра двух лиц с противоположными интересами;

в) игра многих (более двух) лиц.

5. Чистые стратегии игры соответствуют:

а) однозначно принимаемым решениям;

б) решениям, принимаемым с определенной вероятностью;

в) произвольным решениям.

6. Смешанные стратегии игры соответствуют:

а) однозначно принимаемым решениям;

б) решениям, принимаемым с определенной вероятностью;

в) произвольным решениям.

7. Всегда ли матричная игра имеет решение?

а) да, в чистых стратегиях;

б) да, в смешанных стратегиях;

в) не всегда.

8. В чем заключается задача теории игр?

а) обеспечить минимальный средний выигрыш;

б) выявление оптимальных стратегий игроков;

в) выявление стратегий игроков;

г) содержание п.п.а-в;

д) содержимое п.п. а,б.

9. Какие классы состязательных задач Вы знаете?

а) когда с полной определенностью можно считать действия конкурента (выбор или метод, которым он пользуется при выборе своих действий) известными заранее;

б) выбор, сделанный конкурентом, не известен точно, но его можно предсказать с некоторой ошибкой. Следовательно, существует риск ошибиться, ибо выбор, произведенный конкурентами, точно не известен;

в) заранее ничего не известно о действительном или вероятном поведении конкурента. Такая ситуация возникает перед руководством промышленной фирмы при оценке реакции конкурентов в случае подготовки выпуска на рынок совершенно новой продукции;

г) заранее ничего не известно о действительном или вероятном поведении конкурента при составлении планов войны против предполагаемого противника, когда не известны ни место, ни время ее вспышки;

д) все вышеназванное.

10. Где эффективно используется теория состязаний?

а) в промышленности для разработки тактики торгов;

б) для разработки политики цен;

в) для разработки стратегии рекламы;

г) для выбора момента выпуска новых товаров на рынок;

д) все вышеназванное.

 

Ответы к тестам

1) б	6) б
2) а	7) б
3) б	8) б
4) а	9) б
5) а	10) д

Контрольные вопросы

1. Назовите виды игр и приведите их определения.

2. Как составляется платежная матрица?

3. Как определить верхнюю и нижнюю цену игры? Что такое седловая точка игры?

4. Что означает решение игры в смешанных стратегиях.

5. Каковы основные термины и определение теории игр?

6. Определите и запишите антагонистическую матричную игру.

7. Каков принцип минимакса?

8. Когда следует использовать смешанные стратегии и как их найти?

9. Понятие и примеры матричных антагонистических игр с нулевой суммой.

10. Задача определения оптимальной смешанной стратегии в антагонистической матричной игре с нулевой суммой и её экономическая интерпретация.

11. Понятие и экономическая интерпретация цены игры. Определение цены матричной антагонистической игры с нулевой суммой.

12. Оптимальные смешанные стратегии: понятие, причины использования, приёмы практической реализации.

13. Подготовка исходных данных для анализа матричной антагонистической игры с нулевой суммой в целях подготовки управленческого решения.