Теория игр и статистических решений (стр. 1 )

5. ТЕОРИЯ ИГР И СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

5.1. Матричная игра с нулевой суммой

Экономико-математическое моделирование осуществляется в условиях:

-  определенности;

-  риска;

-  неопределенности.

Моделирование в условиях определенности предполагает наличие всех необходимых для этого исходных нормативных данных (матричное моделирование, сетевое планирование и управление).

Моделирование в условиях риска проводится при стохастической неопределенности, когда значения некоторых исходных данных случайны и известны законы распределения вероятностей этих случайных величин (регрессионный анализ, теория массового обслуживания).

Моделирование в условиях неопределенности соответствует полному отсутствию некоторых необходимых для этого данных (теория игр[1]).

Математические модели принятия оптимальных решений в конфликтных ситуациях строятся в условиях неопределенности.

В теории игр оперируют следующими основными понятиями:

-  ход;

-  стратегия;

-  функция выигрыша.

Ходом будем называть выбор и осуществление игроком одного из предусмотренных правилами игры действий.

Стратегия - это технология выбора варианта действий при каждом ходе в зависимости от сложившейся ситуации.

Функция выигрыша служит для определения величины платежа проигравшего игрока выигравшему.

В матричной игре функция выигрыша представляется в виде платежной матрицы:

,

где - величина платежа игроку I, выбравшему ход , от игрока II, выбравшего ход .

В такой парной игре значения функций выигрыша обоих игроков в каждой ситуации равны по величине и противоположны по знаку, т. е. и такую игру называют с нулевой суммой.

Процесс "игры в матричную игру" представляется следующим образом:

-  задается платежная матрица ;

-  игрок I независимо от игрока II выбирает одну из строк этой матрицы, например, -ую;

-  игрок II независимо от игрока I выбирает один из столбцов этой матрицы, например, - ый ;

-  элемент матрицы определяет, сколько получит игрок I от игрока II. Разумеется, если , то речь идет о фактическом проигрыше игрока I.

Антагонистическую парную игру с платежной матрицей будем называть игрой .

Пример

Рассмотрим игру .

Задана платежная матрица:

.

Пусть игрок I независимо от игрока II выбирает 3-ю строку этой матрицы, а игрок II независимо от игрока I выбирает 2-ой столбец этой матрицы:

Тогда игрок I получит 9 единиц от игрока II.

5.2. Оптимальная чистая стратегия в матричной игре

Оптимальной стратегией называется такая стратегия игрока I, при которой он не уменьшит своего выигрыша при любом выборе стратегии игроком II, и такая стратегия игрока II, при которой он не увеличит своего проигрыша при любом выборе стратегии игроком I.

Выбирая в качестве хода -ую строку платежной матрицы, игрок I обеспечивает себе выигрыш не менее величины в наихудшем случае, когда игрок II будет стараться минимизировать эту величину. Поэтому игрок I выберет такую -ую строку, которая обеспечит ему максимальный выигрыш:

.

Игрок II рассуждает аналогично и может наверняка обеспечить себе минимальный проигрыш:

.

Всегда справедливо неравенство:

или

.

Величину называют нижней ценой игры.

Величину называют верхней ценой игры.

Оптимальные стратегии и называются чистыми, если для них выполняются равенства:

,

.

Величину называют чистой ценой игры, если .

Оптимальные чистые стратегии и образуют седловую точку платежной матрицы .

Для седловой точки выполняются условия:

для ;

для ,

т. е. элемент является наименьшим в строке и наибольшим в столбце.

Таким образом, если платежная матрица имеет седловую точку, то можно найти оптимальные чистые стратегии игроков.

Чистая стратегия игрока I может быть представлена упорядоченным набором чисел (вектором), в котором все числа равны нулю, кроме числа, стоящего на - ом месте, которое равно единице.

Чистая стратегия игрока II может быть представлена упорядоченным набором чисел (вектором), в котором все числа равны нулю, кроме числа, стоящего на - ом месте, которое равно единице.

Пример

Рассмотрим игру , заданную платежной матрицей:

.

Выбирая в качестве хода какую-нибудь строку платежной матрицы, игрок I обеспечивает себе выигрыш в наихудшем случае не менее величины в столбце, обозначенном :

Поэтому игрок I выберет 2-ую строку платежной матрицы, обеспечивающую ему максимальный выигрыш независимо от хода игрока II, который будет стараться минимизировать эту величину:

Игрок II рассуждает аналогично и выберет в качестве хода 1-ый столбец:

Таким образом, имеется седловая точка платежной матрицы:

,

соответствующая оптимальной чистой стратегии для игрока I и для игрока II, при которой игрок I не уменьшит своего выигрыша при любом изменении стратегии игроком II и игрок II не увеличит своего проигрыша при любом изменении стратегии игроком I.

5.3. Оптимальная смешанная стратегия в матричной игре

Если платежная матрица не имеет седловой точки, то любому игроку нерационально использовать одну чистую стратегию. Выгоднее использовать "вероятностные смеси" чистых стратегий. Тогда в качестве оптимальных определяются уже смешанные стратегии.

Смешанная стратегия игрока характеризуется распределением вероятности случайного события, заключающегося в выборе этим игроком хода.

Смешанной стратегией игрока I называют такой упорядоченный набор чисел (вектор), который удовлетворяет двум условиям:

1)  для , т. е. вероятность выбора каждой строки платежной матрицы неотрицательна;

2)  , т. е. выбор каждой из строк платежной матрицы в совокупности представляет полную группу событий.

Смешенной стратегией игрока II будет упорядоченный набор чисел (вектор), удовлетворяющий условиям:

1) для ;

2) .

Величина платежа игроку I, выбравшему смешанную стратегию

,

от игрока II, выбравшему смешанную стратегию

,

представляет собой среднюю величину

.

Оптимальными называют смешанные стратегии

и ,

если для любых произвольных смешанных стратегий и выполняется условие:

,

т. е. при оптимальной смешанной стратегии выигрыш игрока I наибольший, а проигрыш игрока II наименьший.

Если в платежной матрице нет седловой точки, то

,

т. е. существует положительная разность (нераспределенная разность)

- ³ 0,

и игрокам нужно искать дополнительные возможности для уверенного получения в свою пользу большей доли этой разности.

Пример

Рассмотрим игру , заданную платежной матрицей:

.

Определим, есть ли седловая точка:

, .

Оказывается, что в платежной матрице нет седловой точки и нераспределенная разность равна :

.

5.4. Отыскание оптимальных смешанных стратегий

для игр 2×2

Определение оптимальных смешанных стратегий для платежной матрицы размерностью осуществляется методом нахождения точек оптимума функции двух переменных.

Пусть вероятность выбора игроком I первой строки платежной матрицы

равна . Тогда вероятность выбора второй строки равна .

Пусть вероятность выбора игроком II первого столбца равна . Тогда вероятность выбора второго столбца равно .

Величина платежа игроку I игроком II равна:

.

Экстремальная величина выигрыша игрока I и проигрыша игрока II соответствует условиям:

,

;

,

.

Таким образом, оптимальные смешанные стратегии игроков I и II соответственно равны:

,

.

5.5. Геометрическое решение игр 2×n

При увеличении размерности платежной матрицы с до уже нельзя определение оптимальных смешанных стратегий свести к нахождению оптимума функции двух переменных. Однако учитывая то, что один из игроков имеет только две стратегии, можно использовать геометрическое решение.

Основные этапы нахождения решения игры сводятся к следующему.

На плоскости введем систему координат. На оси отложим отрезок . Из левого и правого концов этого отрезка проведем перпендикуляры.

Левый и правый концы единичного отрезка соответствуют двум стратегиям и , имеющимся у игрока I. На проведенных перпендикулярах будем откладывать выигрыши этого игрока. Например, для платежной матрицы

такими выигрышами игрока I при выборе стратегии будут и , а при выборе стратегии будут и .

Соединим отрезками прямой точки выигрыша игрока I, соответствующие стратегиям игрока II. Тогда образованная ломанная линия, ограничивающая график снизу, определяет нижнюю границу выигрыша игрока I.

Находим оптимальную смешанную стратегию игрока I

,

которая соответствует точке на нижней границе выигрыша игрока I с максимальной ординатой.

Обратим внимание на то, что в рассматриваемом примере, пользуясь только двумя стратегиями и , соответствующими прямым, пересекающимся в найденной точке на нижней границе выигрыша игрока I, игрок II может воспрепятствовать игроку I получить больший выигрыш.

Таким образом, игра сводится к игре и оптимальной смешанной стратегией игрока II в рассматриваемом примере будет

,

где вероятность находится так же, как в игре :

.

5.6. Решение игр m×n

Если матричная игра не имеет решения в чистых стратегиях (т. е. нет седловой точки) и из-за большой размерности платежной матрицы не может быть решена графически, то для получения решения используют метод линейного программирования.

Пусть задана платежная матрица размерности :

.

Необходимо найти вероятности , с которыми игрок I должен выбирать свои ходы для того, чтобы данная смешанная стратегия гарантировала ему выигрыш не менее величины независимо от выбора ходов игроком II.

Для каждого выбранного хода игроком II выигрыш игрока I определяется зависимостями:

Разделим обе части неравенств на и введем новые обозначения:

, .

Равенство

примет вид:

или

.

Поскольку игрок I стремится максимизировать выигрыш , то обратную величину нужно минимизировать. Тогда задача линейного программирования для игрока I примет вид:

при ограничениях

Аналогично строится задача для игрока II как двойственная:

при ограничениях

Решая задачи симплекс-методом, получаем:

,

при ;

при .

5.7. Особенности решения матричных игр

Прежде, чем решать задачу по отысканию оптимальных стратегий, следует проверить два условия:

-  можно ли упростить платежную матрицу;

-  имеет ли платежная матрица седловую точку.

Рассмотрим возможность упрощения платежной матрицы:

.

В связи с тем, что игрок I стремится получить наибольший выигрыш, то из платежной матрицы можно вычеркнуть - ую строку, т. к. он никогда не воспользуется этим ходом, если выполняется следующее соотношение с любой другой - ой строкой:

для .

Аналогично, стремясь к наименьшему проигрышу, игрок II никогда не выберет в качестве хода - ый столбец в платежной матрице и этот столбец можно вычеркнуть, если выполняется следующее соотношение с любым другим - ым столбцом:

для .

Наиболее простым решением игры является наличие в упрощенной платежной матрице седловой точки, которая отвечает следующему условию (по определению):

.

Пример

Дана платежная матрица:

.

Упрощение платежной матрицы:

Наличие седловой точки:

5.8. Игра с природой

В отличие от задач теории игр в задачах теории статистических решений неопределенная ситуация не имеет антагонистической конфликтной окраски и зависит от объективной действительности, которую принято называть "природой".

В матричных играх с природой в качестве игрока II выступает совокупность неопределенных факторов, влияющих на эффективность принимаемых решений.

Матричные игры с природой отличаются от обычных матричных игр только тем, что при выборе оптимальной стратегии игроком I уже нельзя ориентироваться на то, что игрок II будет стремиться минимизировать свой проигрыш. Поэтому наряду с платежной матрицей вводится матрица рисков:

,

гдe - величина риска игрока I при использовании хода в условиях, равная разности между выигрышем , который игрок I получил бы, если бы знал, что установится условие , т. е. , и выигрышем , который он получит, не зная при выборе хода , что установится условие .

Таким образом, платежная матрица однозначно преобразуется в матрицу рисков, а обратное преобразование неоднозначно.

Пример

Матрица выигрышей:

.

Матрица рисков:

.

Возможны две постановки задачи о выборе решения в матричной игре с природой:

-  максимизация выигрыша;

-  минимизация риска.

Задача принятия решений может быть поставлена для одного из двух условий:

-  в условиях риска, когда известна функция распределения вероятностей стратегий природы, например, случайной величины появления каждой из предполагаемых конкретных экономических ситуаций;

-  в условиях неопределенности, когда такая функция распределения вероятностей неизвестна.

5.9. Решение задач теории статистических решений

в условиях риска

При принятии решений в условиях риска игроку I известны вероятности наступления состояний природы.

Тогда игроку I целесообразно выбрать ту стратегию, для которой среднее значение выигрыша, взятое по строке, максимально:

.

При решении этой задачи с матрицей риска получаем такое же решение, соответствующее минимальному среднему риску:

.

5.10. Решение задач теории статистических решений

в условиях неопределенности

При принятии решений в условиях неопределенности можно воспользоваться следующими критериями:

-  максиминным критерием Вальда;

-  критерием минимального риска Севиджа;

-  критерием пессимизма - оптимизма Гурвица;

-  принципом недостаточного основания Лапласа.

Рассмотрим максиминный критерий Вальда.

Игра с природой ведется как с разумным агрессивным противником, т. е. осуществляется перестраховочный подход с позиции крайнего пессимизма для платежной матрицы:

.

Рассмотрим критерий минимального риска Севиджа.

Аналогичный предыдущему подход с позиции крайнего пессимизма для матрицы риска:

.

Рассмотрим критерий пессимизма - оптимизма Гурвица.

Предлагается возможность не руководствоваться ни крайним пессимизмом и ни крайним оптимизмом:

,

,

где степень пессимизма ;

при - крайний оптимизм,

при - крайний пессимизм.

Рассмотрим принцип недостаточного основания Лапласа.

Полагается, что все состояния природы равновероятны:

при .

Тогда

,

.

Выводы по пятому разделу

В матричной игре участвуют два игрока и функция выигрыша, служащая для определения величины платежа проигравшего игрока выигравшему, представляется в виде платежной матрицы. Условились, что игрок I - выбирает в качестве хода одну из строк платежной матрицы, а игрок II – один из ее столбцов. Тогда на пересечении выбранных строки и столбца этой матрицы стоит числовая величина платежа игроку I от игрока II (если эта величина положительна, то игрок I действительно выиграл, а если она отрицательна, то выиграл по существу игрок II).

Если в платежной матрице имеется седловая точка, то игроки обладают оптимальными чистыми стратегиями, т. е. для выигрыша каждый из них должен повторять свой один оптимальный ход. Если же седловой точки нет, то для выигрыша каждый из них должен воспользоваться оптимальной смешанной стратегией, т. е. использовать смесь ходов, каждый из которых должен производиться с оптимальной вероятностью.

Отыскание оптимальных смешанных стратегий для игр 2×2 производится вычислением оптимальных вероятностей по известным формулам. С помощью геометрического решения игр 2×n определение оптимальных смешанных стратегий в них сводится к отысканию оптимальных смешанных стратегий для игр 2×2. Для решения игр m×n используют метод линейного программирования для нахождения оптимальных смешанных стратегий в них.

Некоторые платежные матрицы поддаются упрощению, в результате которого уменьшается их размерность за счет удаления строк и столбцов, соответствующих неперспективным ходам.

Если в качестве игрока II выступает совокупность неопределенных факторов, зависящих от объективной действительности и не имеющих антагонистической конфликтной окраски, то такую игру называют игрой с природой, а для ее решения используют задачи теории статистических решений. Тогда наряду с платежной матрицей вводится матрица рисков и возможны две постановки задачи о выборе решения в матричной игре с природой: максимизация выигрыша и минимизация риска.

Решение задач теории статистических решений в условиях риска показывает, что игроку I целесообразно выбрать ту стратегию, для которой среднее значение (математическое ожидание) выигрыша, взятое по строке платежной матрицы, максимально, или (что то же самое) среднее значение (математическое ожидание) риска, взятое по строке матрицы рисков, минимально. При принятии решений в условиях неопределенности используют следующие критерии: максиминный критерий Вальда, критерий минимального риска Севиджа, критерий пессимизма-оптимизма Гурвица, принцип недостаточного основания Лапласа.