что такое седловая точка в теории игр
Седловая точка в матричных играх
Матричные игры
Матричная игра является антагонистической игрой. Первый игрок получает максимальный гарантированный (не зависящий от поведения второго игрока) выигрыш, равный цене игры, аналогично, второй игрок добивается минимального гарантированного проигрыша.
Под стратегией понимается совокупность правил (принципов), определяющих выбор варианта действий при каждом личном ходе игрока в зависимости от сложившейся ситуации.
2 Платёжная матрица, чистые стратегии, цена игры
В матричной игре её правила определяет платёжная матрица.
В платёжной матрице элементами являются числа, выражающие выигрыши и проигрыши игроков. Выигрыши и проигрыши могут выражаться в пунктах, количестве денег или в других единицах.
Составим платёжную матрицу:
.
Так как aij + (- aij) = 0, то описанная игра является матричной игрой с нулевой суммой.
Простейшим примером матричной игры может служить бросание монеты. Правила игры следующие. Первый и второй игроки бросают монету и в результате выпадает «орёл» или «решка». Если одновременно выпали «орёл» и «орёл» или «решка» или «решка», то первый игрок выиграет одну единицу, а в других случаях он же проиграет одну единицу (второй игрок выиграет одну единицу). Такие же две стратегии и в распоряжении второго игрока. Соответствующая платёжная матрица будет следующей:
.
3 Как происходит выбор стратегии в матричной игре?
Вновь посмотрим на платёжную матрицу:
.
Сначала определим величину выигрыша первого игрока, если он использует i-ю чистую стратегию. Если первый игрок использует i-ю чистую стратегию, то логично предположить, что второй игрок будет использовать такую чистую стратегию, благодаря которой выигрыш первого игрока был бы минимальным. В свою очередь первый игрок будет использовать такую чистую стратегию, которая бы обеспечила ему максимальный выигрыш. Исходя из этих условий выигрыш первого игрока, который обозначим как v1, называется максиминным выигрышем или нижней ценой игры.
Теперь определим величину проигрыша второго игрока, если он использует j-ю стратегию. В этом случае первый игрок использует такую свою чистую стратегию, при которой проигрыш второго игрока был бы максимальным. Второй игрок должен выбрать такую чистую стратегию, при которой его проигрыш был бы минимальным. Проигрыш второго игрока, который обозначим как v2, называется минимаксным проигрышем или верхней ценой игры.
Пример 1. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Определить максиминную стратегию первого игрока, минимаксную стратегию второго игрока, нижнюю и верхнюю цену игры.
Теперь, когда мы научились находить нижнюю и верхнюю цену игры, максиминную и минимаксную стратегии, пришло время научиться обозначать эти понятия формально.
Итак, гарантированный выигрыш первого игрока: .
Первый игрок должен выбрать чистую стратегию, которая обеспечивала бы ему максимальный из минимальных выигрышей. Этот выигрыш (максимин) обозначается так: .
Первый игрок использует такую свою чистую стратегию, чтобы проигрыш второго игрока был максимальным. Этот проигрыш обозначается так: .
Второй игрок должен выбрать свою чистую стратегию так, чтобы его проигрыш был минимальным. Этот проигрыш (минимакс) обозначается так:
.
Пример 2. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Определить максиминную стратегию первого игрока, минимаксную стратегию второго игрока, нижнюю и верхнюю цену игры.
Седловая точка в матричных играх
Если верхняя и нижняя цена игры одинаковая, то считается, что матричная игра имеет седловую точку. Верно и обратное утверждение: если матричная игра имеет седловую точку, то верхняя и нижняя цены матричной игры одинаковы. Соответствующий элемент одновременно является наименьшим в строке и наибольшим в столбце и равен цене игры.
Таким образом, если , то
— оптимальная чистая стратегия первого игрока, а
— оптимальная чистая стратегия второго игрока. То есть равные между собой нижняя и верхняя цены игры достигаются на одной и той же паре стратегий.
В этом случае матричная игра имеет решение в чистых стратегиях.
Пример 3. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Найти нижнюю и верхнюю цену игры. Имеет ли данная матричная игра седловую точку?
Дата добавления: 2019-04-03 ; просмотров: 4729 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ
06. Принцип максимина в антагонистических играх. Седловая точка
Как отмечалось, важнейшим вопросом в теории игр (в том числе и матричных) является вопрос о выборе оптимальных стратегий для каждого из игроков.
Оптимальной стратегией игрока в матричной игре называется такая, которая обеспечивает ему максимальный выигрыш. Если игра повторяется неоднократно, то оптимальная стратегия должна обеспечивать максимальный средний выигрыш.
При выборе этой стратегии основой рассуждений является предположение, что Противник является, по меньшей мере, так же разумен, как и мы сами, и делает все, чтобы добиться такой же цели.
При этом для выбора оптимальной стратегии используют Принцип максимина: Выбирай ту стратегию, чтобы при наихудшем для нас поведении противника получить максимальный выигрыш. Другими словами, принцип максимина предполагает выбор той стратегии, при которой наш минимальный выигрыш для различных стратегий максимален. Отсюда и название «принцип максимина».
Для пояснения принципа максимина рассмотрим пример 1 матричной игры G (4х5) с платежной матрицей, приведенной на рис. 2.2.
Какой стратегией игроку А воспользоваться? Есть соблазнительный выигрыш 12, при применении стратегии А3. Но при этом противник может выбрать стратегию В3, и игрок А получит выигрыш, равный всего трем.
Для определения оптимальной стратегии в соответствии с принципом максимина, запишем в правом добавочном столбце платежной матрицы минимальное значение AI в каждой строке (минимум строки). Из всех значений AI (правый столбец) выделим наибольшее. Ему соответствует стратегия А4. Выбрав эту стратегию, мы во всяком случае можем быть уверены, что при любом поведении противника выигрыш будет не менее пяти.
Теперь станем на точку зрения игрока В и порассуждаем за него. Выбирая стратегию, он хотел бы отдать поменьше, но должен рассчитывать на наихудшее для него поведение игрока А.
Припишем к платежной матрице (рис.2.2) нижнюю строку и в ней запишем наихудшее для игрока В возможные результаты (максимумы столбцов BJ.
До тех пор, пока обе стороны в нашем примере будут придерживаться своих максиминных стратегий, выигрыш игрока А и проигрыш игрока В будет равен А43=5.
Легко показать, что нижняя цена игры никогда не превосходит верхней цены игры.
Лемма 1. Пусть задана матрица выигрышей
А = êêaijêêи определены b= и a=
.
Тогда .
Доказательство. По определению максимума и минимума для любых фиксированных значений I и J имеем
(2.1)
Поскольку левая часть неравенства (2.1) не зависит от I, то можем записать
(2.2)
Так как правая часть неравенства (2.1) не зависит от J, то
(2.3)
Объединяя неравенства (2.2) и (2.3), получаем неравенство (2.1), что и требовалось доказать. Итак, всегда B³A.
Случай B=A, соответствует наличию у платежной матрицы так называемой Седловой точки.
Определение. Точка (I*, J*) называется седловой точкой платежной матрицы ||AIj||, если для всех остальных i и j этой матрицы выполняется условие
Т. е. Аij является одновременно минимумом своей строки и максимумом своего столбца.
Приведем без доказательства следующую теорему.
Теорема 1. Для того чтобы
(2.4)
Говорят, что матричная игра имеет седловую точку, если соответствующая ей матрица выигрышей (платежная матрица) имеет седловую точку.
Пример 2. Найти решение игры G (3х3), платежная матрица которой имеет следующий вид:
Седловая точка
Седловая точка в математическом анализе — такая точка из области определения функции, которая является стационарной для данной функции, однако не является её локальным экстремумом. В такой точке, если рассматривается функция двух переменных, образованная графиком функции поверхность обычно напоминает по форме седло или горный перевал — выпуклая в одном направлении и вогнутая в другом. На карте высот седловая точка может быть в общем случае обнаружена в месте пересечения изолиний. Например, два холма, между которыми находится высокий перевал, образуют седловую точку в вершине этого перевала: на карте высот это будет выглядеть как центр «восьмерки», образованной соответствующими изолиниями.
Содержание
Седловая точка в математическом анализе
Проверить, является ли данная стационарная точка функции F(x,y) двух переменных седловой, можно, вычислив матрицу Гессе функции в этой точке: если гессиан будет неопределенной квадратичной формой, то данная точка — седловая. Например, составив матрицу Гессе функции в стационарной точке
получим матрицу:
которая является неопределенной. Поэтому, точка данной функции — седловая. Однако вышеприведенный критерий предоставляет только достаточное условие наличия седловой точки. Например,
является седловой точкой функции
, но матрица Гессе в данном случае будет нулевой матрицей, которую, по определению, нельзя назвать неопределенной.
В общем случае, седловой точкой гладкой функции (график которой изображает кривую, поверхность или гиперповерхность) называется такая стационарная точка, в окрестности которой данная кривая/поверхность/гиперповерхность не лежит полностью по одну сторону касательного пространства в данной точке.
В случае функции одной переменной, седловая точка — такая точка, которая одновременно является и стационарной точкой, и точкой перегиба (точка перегиба не является локальным экстремумом).
Седловая точка матрицы
Седловой точкой (седловым элементом) матрицы называют элемент матрицы
, удовлетворяющий условиям
, то есть элемент матрицы, который одновременно является минимальным элементом в соответствующей строке матрицы и максимальным элементом в соответствующем столбце матрицы, или же наоборот, то есть элемент матрицы, который одновременно является максимальным элементом в соответствующем столбце матрицы и минимальным элементом в соответствующей строке матрицы.
Примеры
имеет 1 седловой элемент, равный 4, который расположен в первой строке в третьем столбце матрицы, так как он одновременно является минимальным элементом в соответствующей строке матрицы (в данном случае в первой строке матрицы) и максимальным элементом в соответствующем столбце матрицы (в данном случае в третьем столбце матрицы).
имеет 4 седловых элемента, равных 2, которые расположены в первой строке в первом столбце, в первой строке в четвёртом столбце, во второй строке в первом столбце, во второй строке в четвёртом столбце матрицы, соответственно.
Данный пример показывает, что матрица может иметь несколько (более одной) седловых точек.
Если матрица имеет несколько седловых точек, то все их значения равны.
Так, в матрице, все элементы которой равны друг другу, все элементы являются седловыми точками.
не имеет седловой точки.
Применение
Вышеприведенное использование термина «седловая точка» имеет особое значение в теории игр. Так, например, в играх с нулевой суммой седловая точка платёжной матрицы является равновесием Нэша.
См. также
Литература
Полезное
Смотреть что такое «Седловая точка» в других словарях:
Седловая точка — [saddle point] в математическом программировании точка, где функция Лагранжа (см. Лагранжиан) достигает максимума по исходным переменным (прямой задачи) и минимума по множителям Лагранжа. При некоторых условиях в задачах выпуклого и линейного … Экономико-математический словарь
седловая точка — В математическом программировании точка, где функция Лагранжа (см. Лагранжиан) достигает максимума по исходным переменным (прямой задачи) и минимума по множителям Лагранжа. При некоторых условиях в задачах выпуклого и линейного программирования… … Справочник технического переводчика
СЕДЛОВАЯ ТОЧКА — (saddle point) Точка, в которой значение функции двух переменных достигает максимума (maximum) в изменении в одних направлениях и минимума (minimum) в изменении в других направлениях. Термин заимствован из географии, где седло – низшая точка в… … Экономический словарь
СЕДЛОВАЯ ТОЧКА — точка гладкой поверхности, вблизи к рой поверхность лежит по разные стороны от своей касательной плоскости. Если С. т. является точкой двукратно непрерывно дифференцируемой поверхности, то ее гауссова кривизна в этой точке неположительна. С. т.… … Математическая энциклопедия
Седловая точка — SADDLE POINT 1. Такое сочетание значений переменных величин в функции, при котором получающееся в результате значение функции является максимальным в одном измерении и минимальным в другом. Рассмотрим функцию Y = f(Х, Z). Если показатель Y… … Словарь-справочник по экономике
точка равновесия — — [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.] точка равновесия Такая точка в пространстве координат системы, которая характеризует ее состояние равновесия в… … Справочник технического переводчика
Точка равновесия — [equilibrium point] такая точка в пространстве координат системы, которая характеризует ее состояние равновесия в данный момент. Это одна из стационарных точек функции, описывающей поведение системы, таким образом все частные производные функции … Экономико-математический словарь
Стационарная точка — [stationary point] точка, в которой все частные производные первого порядка рассматриваемой функции от нескольких переменных равны нулю и тем самым градиент дифференцируемой функции обращается в нуль. Любая экстремальная точка (экстремум)… … Экономико-математический словарь
КООРДИНАТА РЕАКЦИИ — величина, характеризующая изменение многоатомной системы в процессе ее хим. превращ. из реагентов в продукты р ции. Определение К. р. тесно связано с топографией поверхности потенциальной энергии (ППЭ) U(qi), к рая является ф цией Nвнутр.… … Химическая энциклопедия
Седловая точка. Чистая цена игры
Рассмотрим пример. Пусть дана матрица игры (4):
Решение. Из анализа дополнительных столбца и строки получаем: α = 5, β =5. Максимин равен минимаксу! Случай особый. Что же из этого следует?
Возьмем пару минимаксных стратегий: К2 и С3. Если оба держатся этих стратегий, то выигрыш будет равен 5. Теперь, допустим, мы узнали о поведении противника. Что будем делать? А ничего! Мы по-прежнему будем держаться стратегии К2, потому что любое отступление от нее нам невыгодно. Знаем мы или не знаем о поведении противника — все равно будем держаться стратегии К2! То же относится и к «синим» — им нет смысла менять свою стратегию С3.
В данном примере пара стратегий К2 и С3 устойчива, т. е. представляет собой положение равновесия и дает решение игры.
Почему так получилось? Потому что в матрице имеется особый элемент 5; он является минимальным в своей строке и одновременно максимальным в своем столбце. Такой элемент называется седловой точкой. Если матрица имеет седловую точку (т. е. нижняя цена игры равна верхней), то игра имеет решение в чистых стратегиях: это — пара стратегий, пересекающихся в седловой точке. Сама же седловая точка дает цену игры — в нашем примере она равна 5.
Класс игр, имеющих седловую точку, имеет большое значение в теории игр. В частности, доказано, что если по правилам игры каждый из игроков знает результат всех предыдущих ходов, как своих, так и противника (так называемая игра с полной информацией), то игра имеет седловую точку и, значит, имеет решение в чистых стратегиях.
Примерами игр с полной информацией могут служить: шахматы, шашки, «крестики и нолики» и т. п.
Приведем пример игры с полной информацией, решение которой легко найти.
Два игрока — К и С — поочередно кладут одинаковые монеты на круглый стол. Положение каждой монеты выбирается произвольно, лишь бы она не перекрывалась другими. Выигрывает тот из игроков, который положит монету последним (когда места для других уже не остается).
Стоит немножко подумать, чтобы убедиться, что исход этой игры всегда предрешен и что существует вполне определенная стратегия, гарантирующая выигрыш тому из игроков, который кладет монету первым (пусть это будет К). А именно К должен положить первую монету в центр стола, а далее на каждый ход С отвечать в точности симметричным относительно центра стола ходом! Бедный С может при этом вести себя как угодно, спасения ему все равно нет.
Очевидно, такая игра имеет смысл только для тех, кто не знает решения. Любопытно, что совершенно так же обстоит дело и с такой популярной игрой, как шахматы! Эта игра имеет смысл только до тех пор, пока не найдено ее решение.
Теоретически доказано, что решение существует и исход шахматной игры в сущности предрешен: если каждая сторона будет пользоваться своей оптимальной стратегией, то игра либо всегда будет кончаться выигрышем белых, либо всегда выигрышем черных, либо всегда ничьей! Но чем же именно? Мы пока этого не знаем, так как число возможных стратегий слишком велико, чтобы можно было построить матрицу шахматной игры и найти в ней седловую точку.
Наверное, любители шахмат заинтересованы в том, чтобы шахматная игра была решена еще не скоро.
Заметим в заключение, что седловых точек в матрице может быть не одна, а несколько; тогда решений игры в чистых стратегиях существует столько, сколько имеется седловых точек. Каждое из них дает выигрыш, равный цене игры.
Матричные игры: примеры решения задач
Матричная игра является антагонистической игрой. Первый игрок получает максимальный гарантированный (не зависящий от поведения второго игрока) выигрыш, равный цене игры, аналогично, второй игрок добивается минимального гарантированного проигрыша.
Под стратегией понимается совокупность правил (принципов), определяющих выбор варианта действий при каждом личном ходе игрока в зависимости от сложившейся ситуации.
Теперь обо всём по порядку и подробно.
Платёжная матрица, чистые стратегии, цена игры
В матричной игре её правила определяет платёжная матрица.
В платёжной матрице элементами являются числа, выражающие выигрыши и проигрыши игроков. Выигрыши и проигрыши могут выражаться в пунктах, количестве денег или в других единицах.
Составим платёжную матрицу:
.
Простейшим примером матричной игры может служить бросание монеты. Правила игры следующие. Первый и второй игроки бросают монету и в результате выпадает «орёл» или «решка». Если одновременно выпали «орёл» и «орёл» или «решка» или «решка», то первый игрок выиграет одну единицу, а в других случаях он же проиграет одну единицу (второй игрок выиграет одну единицу). Такие же две стратегии и в распоряжении второго игрока. Соответствующая платёжная матрица будет следующей:
.
Как происходит выбор стратегии в матричной игре?
Вновь посмотрим на платёжную матрицу:
.
Пример 1. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Определить максиминную стратегию первого игрока, минимаксную стратегию второго игрока, нижнюю и верхнюю цену игры.
Теперь, когда мы научились находить нижнюю и верхнюю цену игры, максиминную и минимаксную стратегии, пришло время научиться обозначать эти понятия формально.
Итак, гарантированный выигрыш первого игрока:
.
Первый игрок должен выбрать чистую стратегию, которая обеспечивала бы ему максимальный из минимальных выигрышей. Этот выигрыш (максимин) обозначается так:
.
Первый игрок использует такую свою чистую стратегию, чтобы проигрыш второго игрока был максимальным. Этот проигрыш обозначается так:
.
Второй игрок должен выбрать свою чистую стратегию так, чтобы его проигрыш был минимальным. Этот проигрыш (минимакс) обозначается так:
.
Ещё пример из этой же серии.
Пример 2. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Определить максиминную стратегию первого игрока, минимаксную стратегию второго игрока, нижнюю и верхнюю цену игры.
Седловая точка в матричных играх
Если верхняя и нижняя цена игры одинаковая, то считается, что матричная игра имеет седловую точку. Верно и обратное утверждение: если матричная игра имеет седловую точку, то верхняя и нижняя цены матричной игры одинаковы. Соответствующий элемент одновременно является наименьшим в строке и наибольшим в столбце и равен цене игры.
Таким образом, если , то
— оптимальная чистая стратегия первого игрока, а
— оптимальная чистая стратегия второго игрока. То есть равные между собой нижняя и верхняя цены игры достигаются на одной и той же паре стратегий.
В этом случае матричная игра имеет решение в чистых стратегиях.
Пример 3. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Найти нижнюю и верхнюю цену игры. Имеет ли данная матричная игра седловую точку?
Решить задачу на матричную игру самостоятельно, а затем посмотреть решение
Пример 4. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Найти нижнюю и верхнюю цену игры. Имеет ли данная матричная игра седловую точку?
Матричные игры с оптимальной смешанной стратегией
В большинстве случаев матричная игра не имеет седловой точки, поэтому соответствующая матричная игра не имеет решений в чистых стратегиях.
Но она имеет решение в оптимальных смешанных стратегиях. Для их нахождения нужно принять, что игра повторяется достаточное число раз, чтобы на основании опыта можно было предположить, какая стратегия является более предпочтительной. Поэтому решение связывается с понятием вероятности и среднего (математического ожидания). В окончательном же решении есть и аналог седловой точки (то есть равенства нижней и верхней цены игры), и аналог соответствующих им стратегий.
Итак, чтобы чтобы первый игрок получил максимальный средний выигрыш и чтобы средний проигрыш второго игрока был минимальным, чистые стратегии следует использовать с определённой вероятностью.
Если первый игрок использует чистые стратегии с вероятностями , то вектор
называется смешанной стратегией первого игрока. Иначе говоря, это «смесь» чистых стратегий. При этом сумма этих вероятностей равна единице:
.
Если второй игрок использует чистые стратегии с вероятностями , то вектор
называется смешанной стратегией второго игрока. При этом сумма этих вероятностей равна единице:
.
.
Если уже подзабыто произведение матриц, то следует повторить материал.
Пример 5. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Определить математическое ожидание выигрыша первого игрока (проигрыша второго игрока), если смешанная стратегия первого игрока , а смешанная стратегия второго игрока
.
Решение. Согласно формуле математического ожидания выигрыша первого игрока (проигрыша второго игрока) оно равно произведению вектора смешанной стратегии первого игрока, платёжной матрицы и вектора смешанной стратегии второго игрока:
Оптимальной смешанной стратегией первого игрока называется такая смешанная стратегия , которая обеспечивала бы ему максимальный средний выигрыш
, если игра повторяется достаточное число раз.
Оптимальной смешанной стратегией второго игрока называется такая смешанная стратегия , которая обеспечивала бы ему минимальный средний проигрыш
, если игра повторяется достаточное число раз.
По аналогии с обозначениями максимина и минимакса в случах чистых стратегий оптимальные смешанные стратегии обозначаются так (и увязываются с математическим ожиданием, то есть средним, выигрыша первого игрока и проигрыша второго игрока):
,
.
В таком случае для функции E существует седловая точка, что означает равенство .
Для того, чтобы найти оптимальные смешанные стратегии и седловую точку, то есть решить матричную игру в смешанных стратегиях, нужно свести матричную игру к задаче линейного программирования, то есть к оптимизационной задаче, и решить соответствующую задачу линейного программирования.
Сведение матричной игры к задаче линейного программирования
Для того, чтобы решить матричную игру в смешанных стратегиях, нужно составить прямую задачу линейного программирования и двойственную ей задачу. В двойственной задаче расширенная матрица, в которой хранятся коэффициенты при переменных в системе ограничений, свободные члены и коэффициенты при переменных в функции цели, транспонируется. При этом минимуму функции цели исходной задачи ставится в соответствие максимум в двойственной задаче.
Функция цели в прямой задаче линейного программирования:
.
Система ограничений в прямой задаче линейного программирования:
Функция цели в двойственной задаче:
.
Система ограничений в двойственной задаче:
Оптимальный план прямой задачи линейного программирования обозначим
,
а оптимальный план двойственной задачи обозначим
Линейные формы для соответствующих оптимальных планов обозначим и
,
а находить их нужно как суммы соответствующих координат оптимальных планов.
В соответствии определениям предыдущего параграфа и координатами оптимальных планов, в силе следующие смешанные стратегии первого и второго игроков:
,
.
Математики-теоретики доказали, что цена игры следующим образом выражается через линейные формы оптимальных планов:
,
то есть является величиной, обратной суммам координат оптимальных планов.
Нам, практикам, остаётся лишь использовать эту формулу для решения матричных игр в смешанных стратегиях. Как и формулы для нахождения оптимальных смешанных стратегий соответственно первого и второго игроков:
,
,
Пример 6. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Найти цену игры V и оптимальные смешанные стратегии и
.
Решение. Составляем соответствующую данной матричной игре задачу линейного программирования:
Получаем решение прямой задачи:
.
Находим линейную форму оптимальных планов как сумму найденных координат:
.
Получаем решение двойственной задачи:
.
Находим линейную форму оптимальных планов как сумму найденных координат:
.
.
Находим оптимальную смешанную стратегию первого игрока:
.
Находим оптимальную смешанную стратегию второго игрока:
.
Игры с матрицей 2 Х 2
Пусть дана игра с платёжной матрицей
Если эта матричная игра имеет седловую точку, то она имеет решение в чистых стратегиях, как показано в параграфах 1 и 2.
Если же игра не имеет седловой точки, то она имеет решение в оптимальных смешанных стратегиях. Для этого простейшего случая матричной игры при её решениях путём сведения к задаче линейного программирования были найдены формулы стратегий игроков и цены игры, благодаря которым такая игра решается менее трудоёмким способом.
Формула для нахождения оптимальной смешанной стратегии первого игрока:
.
Формула для нахождения оптимальной смешанной стратегии второго игрока:
.
Формула для нахождения цены игры:
.
Пример 7. Дана матричная игра с платёжной матрицей
.
Найти оптимальные смешанные стратегии игроков и цену игры.
Решение. Оптимальные смешанные стратегии первого игрока получаем по соответствующей из приведённых формул:
.
Оптимальные смешанные стратегии второго игрока получаем также по соответствующей формуле:
.
.
Составление матричной игры
Матричная игра, седловая точка, чистые стратегии, смешанные стратегии. А для чего всё это? Рассмотрим на примере, как с помощью матричных игр решаются экономические задачи.
Пример 8. Составить матричную игру для следующей задачи.
B 1 | B 2 | B 3 | B 1 | |
A 1 | 3 | 3 | 6 | 8 |
A 2 | 9 | 10 | 4 | 2 |
A 3 | 7 | 7 | 5 | 4 |
.
Далее составляется и решается задача линейного программирования. Это мы уже умеем.