Основы математики и ее приложения в экономическом образовании (стр. 46 )

Имеем

Оптимальное решение первого игрока:

опт = (1/3, 0, 2/3, 0), при этом цена игры v = 8/3.

Ответ.

опт = (1/3, 0, 2/3, 0), опт = (2/3, 1/3), v = 8/3.

31.2. Решение игр (aij)mxn с помощью линейного программирования

Теория игр находится в тесной связи с линейным програм­мированием, так как каждая конечная игра двух лиц с нулевой суммой может быть представлена как задача линейного про­граммирования и решена симплексным методом и, наоборот, задача линейного программирования может быть представле­на как игра.

Для первого игрока математическая модель задачи запи­сывается в виде

при ограничениях:

Математическую модель можно упростить, разделив все (п + 1) ограничений на v. Это возможно при v ≠ 0. При v = 0 рекомендуется прибавить любое положительное число ко всем элементам платежной матрицы, что гарантирует положи­тельность значения модифицированной игры. Действительное значение игры получается вычитанием из модифицированного значения этого положительного числа. Если v < 0, то надо сме­нить знаки неравенств. Полагая v > 0, систему ограничений можно записать так:

Положим Хi = xi/v. Так как v → max, то 1 / v → min. Получим задачу линейного программирования вида

при ограничениях:

Для второго игрока математическая модель записывается в виде

при ограничениях:

где S() = 1 / v, Yj = уj / v.

Задача второго игрока является двойственной по отноше­нию к задаче первого игрока. Можно найти решение одного из игроков, а затем по теоремам двойственности — решение другого.

31.3. Применение матричных игр в маркетинговых исследованиях

Торговая фирма разработала несколько вариантов плана продажи товаров на предстоящей ярмарке с учетом меняющей­ся конъюнктуры рынка и спроса покупателей. Получающиеся от их возможных сочетаний показатели дохода представлены в табл. 31.10.

Определить оптимальный план продажи товаров.

Решение. Обозначим: вероятность применения торговой фирмой стратегии П1 — x1, стратегии П2 —x2, П3 — х3; ве­роятность использования стратегии К1 — у1, стратегии К2 — y2, К3 — у3.

Для первого игрока (торговой фирмы) математическая мо­дель задачи имеет вид

при ограничениях:

где xi = Хiv.

Для второго игрока (конъюнктуры рынка и спроса покупа­телей) математическая модель задачи имеет вид

при ограничениях:

Найдем оптимальное решение задачи для второго игрока симплексным методом. При этом последняя таблица имеет вид табл. 31.11.

Из таблицы следует, что опт = (1/14, 11/196, 5/49), S()max = 45/196.

Цена игры v = 1 / S(Y) = 196/45.

Так как уi = Yiv, то y1 = 14/45, у2 = 11/45, у3 = 20/45.

Оптимальная стратегия второго игрока:

Стратегии первого игрока найдем из последней симплекс­ной таблицы, используя метод соответствия переменных ис­ходной и двойственной задач. Получим

Таким образом, торговая фирма на ярмарке должна при­держиваться стратегии опт = (20/45, 11/45, 14/45), при этом она получит доход не менее v = 196/45 ден. ед.

31.4. Сведение матричной игры к модели линейного программирования

В рассмотренной выше задаче игра задавалась платежной матрицей, которую сводили к модели линейного программиро­вания. И, наоборот, задача линейного программирования мо­жет быть сведена к матричной игре.

Если задача линейного программирования имеет вид

при ограничениях:

то матричная игра определяется платежной матрицей размера (т + п + 1) вида

где А — матрица коэффициентов при неизвестных системы ограничений задачи линейного программирования; В — мат­рица свободных членов; С — матрица коэффициентов при не­известных целевой функции; Аt, Bt, Ct — транспонированные матрицы А, B, С.

Если задача линейного программирования имеет вид

при ограничениях:

то матричная игра определяется платежной матрицей размера (т + п + 1) вида

Пример 4. Построить матричную игру, заданную задачей ли­нейного программирования

при ограничениях:

Решение. Обозначим:

Транспонированные матрицы:

Ответ. Игру, определяемую данной задачей линейного программирования, можно записать матрицей

31.5. Игры с "природой"

В рассмотренных выше матричных играх предполагалось, что в них принимают участие два игрока, интересы которых противоположны. Поэтому действия каждого игрока направле­ны на увеличение выигрыша (уменьшение проигрыша). Одна­ко в некоторых задачах, приводящихся к игровым, имеется не­определенность, вызванная отсутствием информации об усло­виях, в которых осуществляется действие (погода, покупатель­ский спрос и т. д.). Эти условия зависят не от сознательных действий другого игрока, а от объективной действительности. Такие игры называются играми с природой. Человек в играх с природой старается действовать осмотрительно, второй игрок (природа, покупательский спрос) действует случайно.

Условия игры задаются матрицей

Имеется ряд критериев, которые используются при выборе оптимальной стратегии. Рассмотрим некоторые из них.

1. Критерий Вальде. Рекомендуется применять максиминную стратегию. Она достигается из условия

и совпадает с нижней ценой игры. Критерий является песси­мистическим, считается, что природа будет действовать наи­худшим для человека образом.

2. Критерий максимума. Он выбирается из условия

Критерий является оптимистическим, считается, что при­рода будет наиболее благоприятна для человека.

3. Критерий Гурвица. Критерий рекомендует стратегию, определяемую по формуле

где α — степень оптимизма — изменяется в диапазоне [0, 1].

Критерий придерживается некоторой промежуточной по­зиции, учитывающей возможность как наихудшего, так и наи­лучшего для человека поведения природы. При α = 1 критерий превращается в критерий Вальде, при α = 0 — в критерий максимума. На α оказывает влияние степень ответственности лица, принимающего решение по выбору стратегии. Чем хуже последствия ошибочных решений, больше желания застрахо­ваться, тем а ближе к единице.

4. Критерий Сэвиджа. Суть критерия состоит в выборе та­кой стратегии, чтобы не допустить чрезмерно высоких потерь, к которым она может привести. Находится матрица рисков, элементы которой показывают, какой убыток понесет человек (фирма), если для каждого состояния природы он не выберет наилучшей стратегии.

Элемент матрицы рисков (rij) находится по формуле

где maxаij — максимальный элемент в столбце исходной мат­рицы.

Оптимальная стратегия находится из выражения

31.6. Определение производственной программы предприятия в условиях риска и неопределенности с использованием матричных игр

Фирма "Фармацевт" — производитель медикаментов и био­медицинских изделий в регионе. Известно, что пик спроса на некоторые лекарственные препараты приходится на летний пе­риод (препараты сердечно-сосудистой группы, анальгетики), на другие — на осенний и весенний периоды (антиинфекцион­ные, противокашлевые).

Затраты на 1 усл. ед. продукции за сентябрь-октябрь со­ставили: по первой группе (препараты сердечно-сосудистые и анальгетики) — 20 р.; по второй группе (антиинфекционные, противокашлевые препараты) — 15 р.

По данным наблюдений за несколько последних лет служ­бой маркетинга фирмы установлено, что она может реали­зовать в течение рассматриваемых двух месяцев в услови­ях теплой погоды 3050 усл. ед. продукции первой группы и 1100 усл. ед. продукции второй группы; в условиях хо­лодной погоды — 1525 усл. ед. продукции первой группы и 3690 усл. ед. второй группы.

В связи с возможными изменениями погоды ставится за­дача — определить стратегию фирмы в выпуске продукции, обеспечивающую максимальный доход от реализации при цене продажи 40 р. за 1 усл. ед. продукции первой группы и 30 р. — второй группы.

Решение. Фирма располагает двумя стратегиями:

A1 — в этом году будет теплая погода;

A2 — погода будет холодная.

Если фирма примет стратегию A1 и в действительности будет теплая погода (стратегия природы B2), то выпущенная продукция (3050 усл. ед. препаратов первой группы и 1100 усл. ед. второй группы) будет полностью реализована и доход со­ставит

В условиях прохладной погоды (стратегия природы В2) препараты второй группы будут проданы полностью, а первой группы только в количестве 1525 усл. ед. и часть препаратов останется нереализованной. Доход составит

Аналогично, если фирма примет стратегию А2 и в дейст­вительности будет холодная погода, то доход составит

При теплой погоде доход составит

Рассматривая фирму и погоду в качестве двух игроков, по­лучим платежную матрицу

Цена игры лежит в диапазоне 16500 р. ≤ v ≤ 77500 р.

Из платежной матрицы видно, что при всех условиях до­ход фирмы будет не меньшер., но если погодные условия совпадут с выбранной стратегией, то доход фирмы может со­ставить 77500 р.

Найдем решение игры.

Обозначим вероятность применения фирмой стратегии А1 через x1, стратегии А2 — через x2, причем х1 = 1 — х2. Решая игру графическим методом, получим опт = (0,56; 0,44), при этом цена игры v =р.

Оптимальный план производства лекарственных препара­тов составит

Таким образом, фирме целесообразно производить в тече­ние сентября и октября 2379 усл. ед. препаратов первой группы и 2239,6 усл. ед. препаратов второй группы, тогда при любой погоде она получит доход не менеер.

В условиях неопределенности, если не представляется воз­можным фирме использовать смешанную стратегию (догово­ры с другими организациями), для определения оптимальной стратегии фирмы используем критерии природы.

1. Критерий Вальде:

фирме целесообразно использовать стратегию A1.

2. Критерий максимума:

целесообразно использовать стратегию А2.

3. Критерий Гурвица: для определенности примем α = 0,4, тогда для стратегии фирмы А1

для стратегии А2

фирме целесообразно использовать стратегию А2.

4. Критерий Сэвиджа. Максимальный элемент в первом столбце —, во втором столбце —

Элементы матрицы рисков находятся из выражения

откуда r11 = 77= 0, r12 = =, r21 ==, r22 = = 0.

Матрица рисков имеет вид

целесообразно использовать стратегию A1 или А2.

Следовательно, фирме целесообразно применять страте­гию A1 или А2.

Отметим, что каждый из рассмотренных критериев не мо­жет быть признан вполне удовлетворительным для оконча­тельного выбора решений, однако их совместный анализ поз­воляет более наглядно представить последствия принятия тех или иных управленческих решений.

При известном распределении вероятностей различных со­стояний природы критерием принятия решения является мак­симум математического ожидания выигрыша.

Пусть известно для рассматриваемой задачи, что вероят­ности теплой и холодной погоды равны и составляют 0,5, тогда оптимальная стратегия фирмы определяется так:

Фирме целесообразно использовать стратегию A1 или А2.

31.7. "Дерево" решений

Примеры, которые мы рассматривали до сих пор, включа­ли получение единого решения. Однако на практике результат одного решения приводит к необходимости принятия следую­щего решения и т. д. Эту последовательность принятия реше­ний нельзя выразить таблицей доходов, поэтому приходится использовать другой алгоритм принятия управленческих ре­шений.

Графически подобные процессы могут быть представлены с помощью "дерева" решений. Такое представление облегчает описание многоэтапного процесса принятия управленческого решения в целом.

Рассмотрим "дерево" решений, которое применяют тогда, когда нужно принять несколько взаимосвязанных решений в условиях неопределенности в случае принятия решения, зави­сящего от исхода предыдущего или исходов испытаний.

Составляя дерево решений, рисуют "ствол" и "ветви", ото­бражающие структуру проблемы. Располагают "дерево" ре­шений слева направо. "Ветви" обозначают возможные альтер­нативные решения, которые могут быть приняты, и возмож­ные исходы, возникающие в результате этих решений.

Квадратные "узлы" на дереве решений обозначают места, в которых принимаются решения, круглые "узлы" — места исходов. Так как не представляется возможным влиять на по­явление исходов, то в круглых узлах вычисляют вероятнос­ти их появления. Когда все решения и их исходы указаны на "дереве", оценивается каждый из вариантов и проставляются денежные доходы. Все расходы, вызванные решениями, про­ставляются на соответствующих "ветвях".

Рассмотрим задачу с применением "дерева" решений.

Выбор оптимальной стратегии развития предприятия в условиях трансформации рынка

Фирма может принять решение о строительстве средне­го или малого предприятия. Малое предприятие впоследствии можно расширить. Решение определяется будущим спросом на продукцию, которую предполагается выпускать на сооружае­мом предприятии. Строительство среднего предприятия эко­номически оправданно при высоком спросе. С другой стороны, можно построить малое предприятие и через два года его рас­ширить.

Фирма рассматривает данную задачу на десятилетний пе­риод. Анализ рыночной ситуации показывает, что вероятности высокого и низкого уровней спроса равны 0,7 и 0,3 соот­ветственно. Строительство среднего предприятия обойдется в 4 млн р., малого — в 1 млн р. Затраты на расширение через два года малого предприятия оцениваются в 3,5 млн р.

Ожидаемые ежегодные доходы для каждой из возможных альтернатив:

— среднее предприятие при высоком (низком) спросе дает 0,9 (0,2) млн р.;

— малое предприятие при низком спросе дает 0,1 млн р.;

— малое предприятие при высоком спросе дает 0,2 млн р. в течение 10 лет;

— расширенное предприятие при высоком (низком) спросе дает 0,8 (0,1) млн р.;

— малое предприятие без расширения при высоком спросе в течение первых двух лет и последующем низком спросе дает 0,1 млн р. в год за остальные восемь лет.

Определить оптимальную стратегию фирмы в строительстве предприятий.

Решение. Данная задача является многоэтапной, так как если фирма решит строить малое предприятие, то через два года она может принять решение о его расширении. В этом случае процесс принятия решения состоит из двух этапов: ре­шение в настоящий момент времени о размере предприятия и решение о необходимости его расширения, принимаемое через два года.

На рис. 31.7 задача представлена в виде "дерева" решений. Предполагается, что спрос может оказаться высоким и низ­ким. Дерево имеет два типа вершин: "решающие" вершины, обозначенные квадратными узлами, и "случайные" вершины, обозначенные круглыми узлами.

Начиная с вершины 1, являющейся "решающей", необходи­мо принять решение относительно размера предприятия. Вер­шины 2 и 3 являются "случайными". Фирма будет рассматри­вать возможность расширения малого предприятия только в том случае, если спрос по истечении первых двух лет устано­вится на высоком уровне. Поэтому в вершине 4 принимается решение о расширении или нерасширении предприятия.

Вершины 5 и 6 будут "случайными".

Произведем расчеты для каждой из альтернатив. Вычис­ления начнем со 2-го этапа. Для последних восьми лет альтер­нативы, относящиеся к вершине 4, оцениваются так:

где ДР — доход с расширением, ДБР — доход без расширения предприятия.

Таким образом, в вершине 4 выгоднее не проводить расши­рение, при этом доход составит l,36 млн р.

Теперь для дальнейших расчетов оставим одну "ветвь", выходящую из вершины 4, которой соответствует доход 1,36 млн р. за остальные восемь лет. Перейдем к вычислениям 1-го этапа. Для вершины 1

где ДС — доход среднего предприятия, ДМ — доход малого предприятия.

Сравнивая получаемые в вершине 1 доходы среднего и ма­лого предприятий, видим, что более предпочтительным явля­ется вариант строительства среднего предприятия.

Таким образом, фирме целесообразно построить среднее предприятие.

Принятие решения о замене оборудования в условиях неопределенности и риска

Фирма может принять решение о замене старого оборудо­вания на новое того же вида или его ремонте. Отремонтиро­ванное оборудование впоследствии можно частично заменить на новое, более современное, или отремонтировать его заново.

Решение определяется будущим спросом на продукцию, ко­торую производят на этом оборудовании.

Полная замена оборудования экономически оправданна при высоком уровне спроса. С другой стороны, можно отремонти­ровать старое оборудование и через один год, например, заме­нить его на новое, более совершенное, или заново его отремон­тировать.

В данной задаче процесс принятия решения состоит из двух этапов: решение в настоящий момент времени о замене или ремонте оборудования и решение, принимаемое через один год, относительно частичной его замены и ремонта.

Пример 5. Рассмотрим конкретную задачу о замене оборудо­вания фирмы, представленную в виде "дерева" решений.