Непосредственное решение матричных игр

1. Если игра имеет седловую точку, то решение ее лежит в области чистых стратегий: оптимальной будет максиминная и минимаксная стратегии, а ценой игры - седловой элемент платежной матрицы.

2. Определение оптимальных смешанных стратегий для игр без седловых точек предусматривает решение систем m + n линейных неравенств.

И при условии неотрицательности всех неизвестных p_i и q_j и при условии, что p_i =1 и q_j =1

Недостаток этого способа - большой объем вычислений.

3. Решение любой конечной матричной игры может быть сведено к решению двух взаимных двойственных задач линейного программирования.

Замечание:

а) исключение доминируемых стратегий может привести к потере некоторых решений;

б) исключение только строго доминируемых стратегий не изменит решения.

Решение матричной игры сведем к задаче линейного программирования.

Рассмотрим случай, когда в платежной матрице (a_ij)_m*n, α≠β и все элементы a_ij≥0 (это всегда можно получить).

α – нижняя чистая цена игры (максимин)

β – верхняя чистая цена игры (минимакс)

Тогда цена игры v>0 (все элементы матрицы положительны).

Найдем оптимальную смешанную стратегию игрока В. Игрок В проигрывает не более v при любой чистой стратегии А_i игрока А, т.е. Разделим обе части неравенства на V: a_ij(q_j / V 1), (i= ) Обозначив q_j / V=y_j (j= ), получим a_ij y_j ≤1 (i= ) все y_j ≥0 (j= )Кроме того, y_j – удовлетворяют условию.

y_j = (q_j / V) = (1/ V) q_j =1/ V

Игрок В стремится сделать свой гарантированный проигрыш V возможно меньше, а значит возможно большей величину

1/ V= y_j =

Тогда задача линейного программирования будет формулироваться следующим образом.

Найти оптимальный вектор , который

удовлетворял бы системе линейных ограничений:

y_j ≥0 (j= ) и обращал бы линейную функцию

= в максимум.

Найдя _max, определим цену игры и компоненты оптимальной стратегии игрока В.

V=1/ _max; q_j^*=(1/ V) y_j* (j= )

Рассуждая аналогичным образом на стороне игрока А придем к задаче:

Найти оптимальный вектор ^*=(x₁^*,x₂^*,…,x_m^*) удовлетворяющий системе линейных ограничений

a_ijx_i ≥1, (j= ), x_i ≥0 (i= ) и обращающий линейную функцию f= в минимум. Найдя f_min, определим цену игры и компоненты оптимальной смешанной стратеги и игрока А. v=1/ f_min; =(1/ V) x_i* (i= ).

Эти задачи образуют пару симметричных двойственных задач линейного программирования.

Пример решения матричной игры в смешанных стратегиях методом линейного программирования

Найти решение игры с платежной матрицей

Решение. В данной игре α=3, β=4, то есть α≠β, а потому игру следует решать в смешанных стратегиях. Как видно, доминируемых стратегий в матрице нет и все элементы не отрицательны.

Найдем сначала оптимальную смешанную стратегию игрока В. С этой целью составим задачу линейного программирования, используя платежную матрицу:

=y₁+y₂+y₃+y₄

4y₁+3y₂+4y₃+2y₄≤1

3y₁+4y₂+6y₃+5y₄≤1

2y₁+5y₂+y₃+2y₄≤1 y_j≥0 (j= )

В канонической форме задача будет иметь вид:

4y₁+3y₂+4y₃+2y₄+y₅=1

3y₁+4y₂+6y₃+5y₄+y₆=1

2y₁+5y₂+y₃+2y₄+y₇=1

y_j≥0 (j= )

Переменные y₅,y₆,y₇ составляют начальный базис. Решим задачу симплексным методом.

Первая симплексная таблица будет иметь вид:

Б.п.	№1	y1	y2	y3	y4	y5	y6	y7	bi
y5
y6
y7
	-1	-1	-1	-1

Находим ведущую строку соответствующую min(1/4; 1/3;1/2) =1/4

Переходим к построению второй симплексной таблицы:

Б.п.	№2	y1	y2	y3	y4	y5	y6	y7	bi
y1		3/4		1/2	1/4			1/4
y6		7/4		7/2	-3/4			1/4
y7		7/2	-1		-1/2			1/2
		-1/4		-1/2	1/4			1/4

Находим ведущую строку соответствующую min(1/2; 1/14;1/4) =1/14

Переходим к построению третьей симплексной таблицы:

Б.п.	№3	y1	y2	y3	y4	y5	y6	y7	bi
y1		1/2	4/7		5/14	-1/7		3/14
y4		1/2	6/7		-3/14	2/7		1/14
y7		5/2	-19/7		-1/14	-4/7		5/14
			3/7		1/7	1/7		2/7

Получим оптимальный план

Y₁=3/14; y₂=0; y₃=0; y₄=1/14, _max =2/7; q_j=y_j V, где V=3,5

Отсюда имеем: Цена игры v= (находится между α=3 и β=4), q_j^*=(3/4;0;0;1/4)

План решения двойственной задачи х₁=1/7; х₂=1/7;х₃=0;

f_min =2/7;p_i=x_i/v

Отсюда для игрока А цена игры v=1/ f_min =3,5, а оптимальный план игры р_i *=(1\2;1\2;0)

Вывод: Игрок А должен использовать стратегию А₁и А₂ с вероятностью 1/2, а стратегию А₃ не применять. Игрок В – должен использовать стратегию В₁ с вероятностью 3/4 и стратегию В₄ с вероятностью 1/4, стратегии В₂ и В₃ не применять. Цена игры составляет 3,5 ден.ед.

Пример решение матричной игры в смешанных стратегиях с помощью персонального компьютера (ПК)

Рассмотрим задачу линейного программирования, сформулированную в п. 6 настоящей работы.

Система ограничений: 4y₁+3y₂+4y₃+2y₄≤1

3y₁+4y₂+6y₃+5y₄≤1

2y₁+5y₂+y₃+3y₄≤1

y_j≥0 (j= )

Функция цели: =y₁+y₂+y₃+y₄

Войдя в MS EXCEL, создадим форму для ввода условий задачи. Для сформулированной задачи форма будет иметь вид:

	A	B	C	D	E	F	G	H
		Переменные
	Имя	Y1	Y2	Y3	Y4
	Зн-ие
	Ниж.гр.
	Вер. гр.
	Ф.Ц.					max
	Ограничения
	Вид					Л. Ч.	Знак	Пр. Ч.
	Огр. 1
	Огр. 2
	Огр. 3

 

Введенный текст является комментарием и на решение задачи не влияет. Введем исходные данные.

-Коэффициенты функции цели: 1 в B₆; 1 в C₆; 1 в D₆; 1 в E₆;

-Коэффициенты при неизвестных и свободные члены в системе ограничений построчно: 4 в B₉; 3 в C₉; 4 в D₉; 2 в E₉;

3 в B₁₀; 4 в C₁₀; 6 в D₁₀; 5 в E₁₀;

2 в B₁₁; 5 в C₁₁; 1 в D₁₁; 3в E₁₁;

-Знак неравенства ≤ в G₉; G₁₀; G₁₁.

В результате получим:

	A	B	C	D	E	F	G	H
		Переменные
	Имя	Y1	Y2	Y3	Y4
	Зн-ие
	Ниж.гр.
	Вер. гр.
	Ф.Ц.
	Ограничения
	Вид					Л. Ч.	Знак	Пр. Ч.
	Огр. 1						≤
	Огр. 2						≤
	Огр. 3						≤

 

Введем зависимость для целевой функции. Установим курсор в F₆. Курсор на кнопку Мастер функций. Один щелчок по левой кнопке мыши (M1). На экране появится диалоговое окно Мастер функций. Курсор в окно Категория на категорию Математические М1. Курсор в окно на СУММПРОИЗВ. М1.

На экране появится диалоговое окно СУММПРОИЗВ

В массиве 1 следует ввести $В$3:$E$3. Во все диалоговые окна адреса ячеек удобно вводить не с клавиатуры, а протаскивая мышь по ячейкам, чьи адреса следует ввести. В массив 2 введем В6:E6. Курсор на

«Готово» и М 1.

На экране в F6 прочитаем введенное значение целевой функции (=СУММПРОИЗВ ($В$3:$E$3;В6: E6)).

Введем зависимости для левых частей ограничений: курсор в F6; копиро­вать в буфер, курсор в F9; вставка из буфера. На экране в F9 будет введена функция (=СУММПРОИЗВ ($В$3:$E$3;В9:E9)). Затем копируем E9 в E10 и в E11. На этом ввод данных закончен.

Теперь приступаем к поиску решения. Для этого используем функцию Сервис, Поиск решения …. На экране появится окно Поиск решения.

Назначим целевую функцию: курсор в окно «Установить целевую ячейку»; ввести адрес E6; ввести направление целевой функции - максимальное значе­ние.

Для ввода адресов искомых переменных: курсор в поле «Изменяя ячейки»; ввести адреса ВЗ: EЗ; курсор на функцию «Добавить …»; M1.

На экране появится диалоговое окно «Добавить ограничения».

Введем граничные условия на переменные (пер.1 ≥ 0, пер.2 ≥ 0,

пер.3 ≥ 0, пер.4 ≥ 0); ВЗ ≥ В4; СЗ ≥ С4; DЗ ≥ D4; EЗ ≥ E4 (в окне ссылка на ячейку ввести ВЗ: курсор на стрелку; М1; курсор на знак ≥; M1; курсор в правое окно; ввести В4; «Добавить ….». Аналогично вводится граничное условие СЗ ≥ С4; DЗ ≥ D4; EЗ ≥ E4; H9 ≥ F9; H10 ≥ F10; H11 ≥ F11. После ввода последнего ограничения вместо «Добавить …» вводим ОК. На экране появится диалоговое окно «Поиск решения» с введенными условиями.

Если при вводе задачи возникает необходимость в изменении или удале­нии внесенных ограничений или граничных условий, то это делается с помо­щью команд «Изменить …», «Удалить …».

С помощью команд, находящихся в окне «Параметры поиска решения», мож­но вводить условия для решения задач оптимизации всех классов. Команды, используемые по умолчанию, подходят для решения большинства практиче­ских задач. В поле «Максимальное время» можно ввести время, не превышаю­щее 32767 с. (более 9 часов). В поле «Предельное число итераций 100» подходит для решения большинства задач. Установление флажка Линейные модели обеспечивает применение симплекс-метода. ОК. На экране появится диалого­вое окно «Поиск решения».

Устанавливаем курсор на «Выполнить». M1. После выполнения на экране появится диалоговое окно «Результаты поиска решения». Решение найдено, и результат оптимального решения задачи приводится в таблице, после в Типе отчета опции Результаты. ОК. По умолчанию найденное решение сохраняется.

	A	B	C	D	E	F	G	H
		Переменные
	Имя	Y1	Y2	Y3	Y4
	Зн-ие	0,214286			0,071429
	Ниж.гр.
	Вер. гр.
	Ф.Ц.					0,285714
	Ограничения
	Вид					Л. Ч.	Знак	Пр. Ч.
	Огр. 1						≤
	Огр. 2						≤
	Огр. 3					0,642857	≤

 

Из таблицы видно, что в оптимальном решении Y1=0,214286, Y2= Y3=0, Y₄=0,071429. При этом максимальное значение целевой функции будет составлять F6=0,285714. Если условия задачи будут несовместными, решение задачи не будет най­дено, о чем будет сообщено.

Анализ оптимального решения выполняется на основании применения по­ложений симплекс-метода, которые были изложены в пп. 3, 5, 6 и начинается после появления диалогового окна Результат поиска решения. С помощью этого диалогового окна можно вызвать отчеты трех типов: результаты, устойчивость, пределы.

Отчет по результатам начинается с установления курсора на результат ОК. На экране вызванный отчет на новом листе, на ярлычке которого указано название отчета M1. На экране высвечивается вызванный отчет.

Microsoft Excel 8.0 Отчет по резуль­татам

Целевая ячейка (Максимум)
	Ячейка	Имя	Исходное значение	Результат
	$F$6	Ф.Ц.		0.285714286
Изменяемые ячейки
	Ячейка	Имя	Исходное значение	Результат
	$B$3	Зн-е У1		0.214285714
	$C$3	Зн-е У2
	$D$3	Зн-е У3
	$E$3	Зн-е У4		0.071428571
Ограничения
	Ячейка	Имя	Значение	Формула	Статус	Разница
	$H$9	<= Пр.Ч.		$H$9>=$F$9	связанное
	$H$10	<= Пр.Ч.		$H$10>=$F$10	связанное
	$H$11	<= Пр.Ч.		$H$11>=$F$11	не связан.	0.357142857
	$B$3	Зн-е У1	0.214285714	$B$3>=0	не связан.	0.214285714
	$C$3	Зн-е У2		$C$3>=0	связанное
	$D$3	Зн-е У3		$D$3>=0	связанное
	$E$3	Зн-е У4	0.071428571	$E$3>=0	не связан.	0.071428571
	$B$3	Зн-е У1	0.214285714	$B$3>=$B$4	не связан.	0.214285714
	$C$3	Зн-е У2		$C$3>=$C$4	связанное
	$D$3	Зн-е У3		$D$3>=$D$4	связанное
	$E$3	Зн-е У4	0.071428571	$E$3>=$E$4	не связан.	0.071428571

 

Отчет состоит из трех таблиц:

В таблице 1 приводятся сведения о целевой функции. В столбце Исходно приводятся значения целевой функции до начала вычисления.

В таблице 2 приводится значение искомых переменных, полученных в ре­зультате решения задачи.

В таблице 3 приводятся результаты оптимального решения для ограниче­ния и для граничных условий.

Для ограничений в графе Формула приводятся зависимости, которые были введены в диалоговое окно Поиск решения. В графе Значение приведены величины использованного ресурса. В графе Разница показано количество неиспользованного ресурса. Если ресурс использован полностью, то в графе Состояние указывается: Связанное; при неполном использовании ресурса в этой графе указывается: Не связанное. Для граничных условий приводятся аналогич­ные величины, с той лишь разницей, что вместо величины неиспользованного ресурса показана разность между значением переменной в найденном опти­мальном решении и заданным для нее граничным условием.

Microsoft Excel 8.0 Отчет по устой­чивости

Изменяемые ячейки
			Результ.	Нормир.	Целевой	Допустимое	Допустимое
	Ячейка	Имя	значение	стоимость	Коэффициент	Увеличение	Уменьшение
	$B$3	Зн-е У1	0.214285714
	$C$3	Зн-е У2					1E+30
	$D$3	Зн-е У3		-0.428571429		0.428571429	1E+30
	$E$3	Зн-е У4	0.071428571			0.666666667
Ограничения
			Результ.	Теневая	Ограничение	Допустимое	Допустимое
	Ячейка	Имя	значение	Цена	Правая часть	Увеличение	Уменьшение
	$F$9	Огр.1 Л.Ч.		0.142857143		0.333333333	0.6
	$F$10	Огр.2 Л.Ч.		0.142857143		0.625	0.25
	$F$11	Огр.3 Л.Ч.	0.642857143			1E+30	0.357142857

 

Отчет по устойчивости состоит из двух таблиц. В таблице 1 приводятся следующие значения для переменных:

w результат решения задачи;

w редуцированная стоимость, т. е. дополнительные двойственные пере­менные, которые показывают, насколько изменится целевая функция при принудительном включении единицы этой продукции в оптималь­ное решение;

w коэффициенты целевой функции;

w предельные значения приращения коэффициентов целевой функции, при которых сохраняется набор переменных, входящих в оптимальное решение.

В таблице 2 приводятся аналогичные значения для ограничений:

w величина использованных ресурсов;

w теневая цена, т. е. двойственные оценки, которые показывают, как из­менится целевая функция при изменении ресурсов на единицу;

w значения приращения ресурсов, при которых сохранится оптимальный набор переменных, входящих в оптимальное решение

Microsoft Excel 8.0 Отчет по пределам

		Целевое
	Ячейка	Имя	Значение
	$F$6	Ф.Ц.	0.285714286
		Изменяемое			Нижний	Целевой		Верхний	Целевой
	Ячейка	Имя	Значение		предел	результат		предел	результат
	$B$3	Зн-е У1	0.214285714			0.071428571		0.214285714	0.285714286
	$C$3	Зн-е У2				0.285714286			0.285714286
	$D$3	Зн-е У3				0.285714286			0.285714286
	$E$3	Зн-е У4	0.071428571			0.214285714		0.071428571	0.285714286

 

В отчете по пределам показано, в каких пределах может изменяться переменная, вошедший в оптимальное решение:

w приводятся значения в оптимальном решении;

w приводятся нижние пределы изменения значений.