Чистые и смешанные стратегии. Метод вычисления оптимальных стратегий

теория игра стратегия смешанная

Смешанные стратегии

Если в матричной игре отсутствует седловая точка в чистых стратегиях, то находят верхнюю и нижнюю цены игры. Они показывают, что игрок 1 не получит выигрыша, превосходящего верхнюю цену игры, и что игроку 1 гарантирован выигрыш, не меньший нижней цены игры.

Смешанная стратегия игрока - это полный набор его чистых стратегий при многократном повторении игры в одних и тех же условиях с заданными вероятностями. Подведем итоги сказанного и перечислим условия применения смешанных стратегий:

• * игра без седловой точки;
• * игроки используют случайную смесь чистых стратегий с заданными вероятностями;
• * игра многократно повторяется в сходных условиях;
• * при каждом из ходов ни один игрок не информирован о выборе стратегии другим игроком;
• * допускается осреднение результатов игр.

Применяются следующие обозначения смешанных стратегий.

Для игрока 1 смешанная стратегия, заключающаяся в применении чистых стратегий А 1 , А 2 , ..., А т с соответствующими вероятностями р 1 , р 2, ..., р т.

Для игрока 2

q j -- вероятность применения чистой стратегии B j .

В случае когда р i = 1, для игрока 1 имеем чистую стратегию

Чистые стратегии игрока являются единственно возможными несовместными событиями. В матричной игре, зная матрицу А (она относится и к игроку 1, и к игроку 2), можно определить при заданных векторах и средний выигрыш (математическое ожидание эффекта) игрока 1:

где и - векторы;

p i и q i - компоненты векторов.

Путем применения своих смешанных стратегий игрок 1 стремится максимально увеличить свой средний выигрыш, а игрок 2 - довести этот эффект до минимально возможного значения. Игрок 1 стремится достигнуть

Игрок 2 добивается того, чтобы выполнялось условие

Обозначим и векторы, соответствующие оптимальным смешанным стратегиям игроков 1 и 2, т.е. такие векторы и, при которых будет выполнено равенство

Цена игры - средний выигрыш игрока 1 при использовании обоими игроками смешанных стратегий. Следовательно, решением матричной игры является:

• - оптимальная смешанная стратегия игрока 1;
• - оптимальная смешанная стратегия игрока 2;

Цена игры.

Смешанные стратегии будут оптимальными (и), если образуют седловую точку для функции т.е.

Существует основная теорема математических игр.

Для матричной игры с любой матрицей А величины

существуют и равны между собой: = = .

Следует отметить, что при выборе оптимальных стратегий игроку 1 всегда будет гарантирован средний выигрыш, не меньший чем цена игры, при любой фиксированной стратегии игрока 2 (и, наоборот, для игрока 2). Активными стратегиями игроков 1 и 2 называют стратегии, входящие в состав оптимальных смешанных стратегий соответствующих игроков с вероятностями, отличными от нуля. Значит, в состав оптимальных смешанных стратегий игроков могут входить не все априори заданные их стратегии.

Решить игру - означает найти цену игры и оптимальные стратегии. Рассмотрение методов нахождения оптимальных смешанных стратегий для матричных игр начнем с простейшей игры, описываемой матрицей 22. Игры с седловой точкой специально рассматриваться не будут. Если получена седловая точка, то это означает, что имеются невыгодные стратегии, от которых следует отказываться. При отсутствии седловой точки можно получить две оптимальные смешанные стратегии. Как уже отмечалось, эти смешанные стратегии записываются так:

Значит, имеется платежная матрица

a 11 p 1 + a 21 p 2 = ; (1.16)

a 12 p 1 + a 22 p 2 = ; (1.17)

p 1 + p 2 = 1. (1.18)

a 11 p 1 + a 21 (1 - p 1) = a 12 p 1 + a 22 (1 - p 1); (1.19)

a 11 p 1 + a 21 - a 21 p 1 = a 12 p 1 + a 22 - a 22 p 1 , (1.20)

откуда получаем оптимальные значенияи:

Зная и, находим:

Вычислив, находим и:

a 11 q 1 + a 12 q 2 = ; q 1 + q 2 = 1; (1.24)

a 11 q 1 + a 12 (1 - q 1) = . (1.25)

при a 11 a 12 . (1.26)

Задача решена, так как найдены векторы и цена игры. Имея матрицу платежей А, можно решить задачу графически. При этом методе алгоритм решения весьма прост (рис. 2.1).

• 1. По оси абсцисс откладывается отрезок единичной длины.
• 2. По оси ординат откладываются выигрыши при стратегии А 1 .
• 3. На линии, параллельной оси ординат, в точке 1 откладываются выигрыши при стратегии a 2 .
• 4. Концы отрезков обозначаются для a 11 -b 11 , a 12 -b 21 , a 22 -b 22 , a 21 -b 12 и проводятся две прямые линии b 11 b 12 и b 21 b 22 .
• 5. Определяется ордината точки пересечения с. Она равна. Абсцисса точки с равна р 2 (р 1 = 1 - р 2).

Рис. 1.1.

Данный метод имеет достаточно широкую область приложения. Это основано на общем свойстве игр тп, состоящем в том, что в любой игре тп каждый игрок имеет оптимальную смешанную стратегию, в которой число чистых стратегий не больше, чем min(m, n). Из этого свойства можно получить известное следствие: в любой игре 2п и т2 каждая оптимальная стратегия и содержит не более двух активных стратегий. Значит, любая игра 2п и т2 может быть сведена к игре 22. Следовательно, игры 2п и т2 можно решить графически. Если матрица конечной игры имеет размерность тп, где т > 2 и п > 2, то для определения оптимальных смешанных стратегий используется линейное программирование.

В общем случае V * ≠ V * - седловой точки не существует. Оптимальное решение в чистых стратегиях также не существует. Однако, если расширить понятие чистой стратегии введением понятия смешанной стратегии, то удаётся реализовать алгоритм нахождения оптимального решения не вполне определённой игровой задачи. В такой ситуации предлагается использование статистического (вероятностного) подхода к нахождению оптимального решения антагонистической игры. Для каждого игрока, наряду с данным набором возможных для него стратегий, вводится неизвестный вектор вероятностей (относительных частот), с которыми следует применять ту или иную стратегию.

Обозначим вектор вероятностей (относительных частот) выбора заданных стратегий игрока A следующим образом:
P = (p 1 , p 2 ,…, p m),
где p i ≥ 0, p 1 + p 2 +…+ p m = 1. Величина p i называется вероятностью (относительной частотой) применения стратегии A i .

Аналогично для игрока B вводится неизвестный вектор вероятностей (относительных частот) имеет вид:
Q = (q 1 , q 2 ,…, q n),
где q j ≥ 0, q 1 + q 2 +…+ q n = 1. Величина q j называется вероятностью (относительной частотой) применения стратегии B j . Совокупность (комбинация) чистых стратегий A 1 , A 2 , …A m и B 1, B 2, …B n в сочетании с векторами вероятностей выбора каждой из них называются смешанными стратегиями.

Основной теоремой в теории конечных антагонистических игр является Теорема фон Неймана : каждая конечная матричная игра имеет, по крайней мере, одно оптимальное решение, возможно, среди смешанных стратегий .
Из этой теоремы следует, что не вполне определённая игра имеет хотя бы одно оптимальное решение в смешанных стратегиях. В таких играх решением будет пара оптимальных смешанных стратегий P * и Q * , таких, что если один из игроков придерживается своей оптимальной стратегии, то и другому игроку не выгодно отклоняться от своей оптимальной стратегии.
Средний выигрыш игрока A определяется математическим ожиданием:

Если вероятность (относительная частота) применения стратегии отлична от нуля, то такая стратегия называется активной .

Стратегии P * , Q * называются оптимальными смешанными стратегиями, если M A (P, Q *) ≤ M A (P * , Q *) ≤ M A (P * , Q) (1)
В этом случае M A (P * , Q *) называется ценой игры и обозначается через V (V * ≤ V ≤ V *). Первое из неравенств (1)означает, что отклонение игрока A от своей оптимальной смешанной стратегии при условии, что игрок B придерживается своей оптимальной смешанной стратегии, приводит к уменьшению среднего выигрыша игрока A. Второе из неравенств означает, что отклонение игрока B от своей оптимальной смешанной стратегии при условии, что игрок A придерживается своей оптимальной смешанной стратегии, приводит к увеличению среднего проигрыша игрока B .

В общем случае подобные задачи успешно решаются этим калькулятором .

Пример .

1. Проверяем, имеет ли платежная матрица седловую точку . Если да, то выписываем решение игры в чистых стратегиях.

Считаем, что игрок I выбирает свою стратегию так, чтобы получить максимальный свой выигрыш, а игрок II выбирает свою стратегию так, чтобы минимизировать выигрыш игрока I.

Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(a i) = 2, которая указывает на максимальную чистую стратегию A 1 .
Верхняя цена игры b = min(b j) = 7. Что свидетельствует об отсутствии седловой точки, так как a ≠ b, тогда цена игры находится в пределах 2 ≤ y ≤ 7. Находим решение игры в смешанных стратегиях. Объясняется это тем, что игроки не могут объявить противнику свои чистые стратегии: им следует скрывать свои действия. Игру можно решить, если позволить игрокам выбирать свои стратегии случайным образом (смешивать чистые стратегии).

2. Проверяем платежную матрицу на доминирующие строки и доминирующие столбцы .
В платежной матрице отсутствуют доминирующие строки и доминирующие столбцы.

3. Находим решение игры в смешанных стратегиях .
Запишем систему уравнений.
Для игрока I
4p 1 +7p 2 +2p 3 = y
7p 1 +3p 2 +p 3 = y
2p 1 +2p 2 +8p 3 = y
p 1 +p 2 +p 3 = 1

Для игрока II
4q 1 +7q 2 +2q 3 = y
7q 1 +3q 2 +2q 3 = y
2q 1 +q 2 +8q 3 = y
q 1 +q 2 +q 3 = 1

Решая эти системы методом Гаусса , находим:

y = 4 1 / 34
p 1 = 29 / 68 (вероятность применения 1-ой стратегии).
p 2 = 4 / 17 (вероятность применения 2-ой стратегии).
p 3 = 23 / 68 (вероятность применения 3-ой стратегии).

Оптимальная смешанная стратегия игрока I: P = (29 / 68 ; 4 / 17 ; 23 / 68)
q 1 = 6 / 17 (вероятность применения 1-ой стратегии).
q 2 = 9 / 34 (вероятность применения 2-ой стратегии).
q 3 = 13 / 34 (вероятность применения 3-ой стратегии).

Оптимальная смешанная стратегия игрока II: Q = (6 / 17 ; 9 / 34 ; 13 / 34)
Цена игры: y = 4 1 / 34

Матричная игра двух игроков с нулевой суммой может рассматриваться как следующая абстрактная игра двух игроков.

Первый игрок имеет m стратегий i = 1,2,...,m , второй имеет n стратегий j = 1,2,...,n . Каждой паре стратегий (i , j ) поставлено в соответствие число а ij , выражающее выигрыш игрока 1 за счёт игрока 2, если первый игрок примет свою i - ю стратегию, а 2 – свою j -ю стратегию.

Каждый из игроков делает один ход: игрок 1 выбирает свою i -ю стратегию (i = ), 2– свою j -ю стратегию (j =
), после чего игрок 1 получает выигрыш а ij за счёт игрока 2 (если а ij < 0, то это значит, что игрок 1 платит второму сумму |а ij |). На этом игра заканчивается.

Каждая стратегия игрока i =
; j =
часто называется чистой стратегией.

Если рассмотреть матрицу

А =

то проведение каждой партии матричной игры с матрицей А сводится к выбору игроком 1 i -й строки, а игроком 2 j -го столбца и получения игроком 1 (за счёт игрока 2) выигрыша а ij .

Главным в исследовании игр является понятие оптимальных стратегий игроков. В это понятие интуитивно вкладывается такой смысл: стратегия игрока является оптимальной, если применение этой стратегии обеспечивает ему наибольший гарантированный выигрыш при всевозможных стратегиях другого игрока. Исходя из этих позиций, игрок 1 исследует матрицу выигрышей А следующим образом: для каждого значения i (i =
) определяется минимальное значение выигрыша в зависимости от применяемых стратегий игрока 2

а ij (i =
)

т.е. определяется минимальный выигрыш для игрока 1 при условии, что он примет свою i -ю чистую стратегию, затем из этих минимальных выигрышей отыскивается такая стратегия i = i о , при которой этот минимальный выигрыш будет максимальным, т.е. находится

а ij =
=(1)

Определение . Число , определённое по формуле (1) называется нижней чистой ценой игры и показывает, какой минимальный выигрыш может гарантировать себе игрок 1, применяя свои чистые стратегии при всевозможных действиях игрока 2.

Игрок 2 при оптимальном своём поведении должен стремится по возможности за счёт своих стратегий максимально уменьшить выигрыш игрока 1. Поэтому для игрока 2 отыскивается

а ij

т.е. определяется max выигрыш игрока 1, при условии, что игрок 2 применит свою j -ю чистую стратегию, затем игрок 2 отыскивает такую свою j = j 1 стратегию, при которой игрок 1 получит min выигрыш, т.е. находит

a ij =
=(2).

Определение . Число , определяемое по формуле (2), называется чистой верхней ценой игры и показывает, какой максимальный выигрыш за счёт своих стратегий может себе гарантировать игрок 1.

Другими словами, применяя свои чистые стратегии игрок 1 может обеспечить себе выигрыш не меньше , а игрок 2 за счёт применения своих чистых стратегий может не допустить выигрыш игрока 1 больше, чем .

Определение . Если в игре с матрицей А =, то говорят, что эта игра имеет седловую точку в чистых стратегиях и чистую цену игры

 = =.

Седловая точка – это пара чистых стратегий (i о , j о ) соответственно игроков 1 и 2, при которых достигается равенство =. В это понятие вложен следующий смысл: если один из игроков придерживается стратегии, соответствующей седловой точке, то другой игрок не сможет поступить лучше, чем придерживаться стратегии, соответствующей седловой точке. Математически это можно записать и иначе:

где i , j – любые чистые стратегии соответственно игроков 1 и 2; (i о , j о ) – стратегии, образующие седловую точку.

Таким образом, исходя из (3), седловой элемент
является минимальным в i о -й строке и максимальным в j о -м столбце в матрице А. Отыскание седловой точки матрицы А происходит следующим образом: в матрице А последовательно в каждой строке находят минимальный элемент и проверяют, является ли этот элемент максимальным в своём столбце . Если да, то он и есть седловой элемент, а пара стратегий, ему соответствующая, образует седловую точку. Пара чистых стратегий (i о , j о ) игроков 1 и 2, образующая седловую точку и седловой элемент
, называется решением игры . При этом i о и j о называются оптимальными чистыми стратегиями соответственно игроков 1 и 2.

Пример 1

Седловой точкой является пара (i о = 3;j о = 1), при которой === 2.

Заметим, что хотя выигрыш в ситуации (3;3) также равен 2 ==, она не является седловой точкой, т.к. этот выигрыш не является максимальным среди выигрышей третьего столбца.

Пример 2

Из анализа матрицы выигрышей видно, что
, т.е. данная матрица не имеет седловой точки. Если игрок 1 выбирает свою чистую максиминную стратегию i = 2, то игрок 2, выбрав свою минимаксную j = 2, проиграет только 20. В этом случае игроку 1 выгодно выбрать стратегию i = 1, т.е. отклониться от своей чистой максиминной стратегии и выиграть 30. Тогда игроку 2 будет выгодно выбрать стратегию j = 1, т.е. отклониться от своей чистой минимаксной стратегии и проиграть 10. В свою очередь игрок 1 должен выбрать свою 2-ю стратегию, чтобы выиграть 40, а игрок 2 ответит выбором 2-й стратегии и т.д.

Рассмотрим пример. Пусть дана матрица игры (4):

Требуется найти нижнюю цену игры α, верхнюю цену игры β и минимаксные стратегии и проверить, являются ли они устойчивыми. 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: К 2 и С 3 . 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 К 2 , потому что любое отступление от нее нам невыгодно. Знаем мы или не знаем о поведении противника - все равно будем держаться стратегии К 2 ! То же относится и к «синим» - им нет смысла менять свою стратегию С 3 . В данном примере пара стратегий К 2 и С 3 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; тог да решений игры в чистых стратегиях существует столько, сколько имеется седловых точек. Каждое из них дает выигрыш, равный цене игры.

Среди конечных игр, имеющих практическое значение, сравнительно редко встречаются игры с седловой точкой; более типичным является случай» когда нижняя и верхняя цена - игры различны. Анализируя матрицы таких игр, мы пришли к заключению, что если каждому игроку предоставлен выбор

одной - единственной стратегии., то в расчете на разумно действующего противника этот выбор должен определяться принципом минимакса. Придерживаясь своей максиминной стратегии, мы при любом поведении противника заведомо гарантируем себе выигрыш, равный нижней цене -игры а. Возникает естественный вопрос: нельзя ли гарантировать себе средний выигрыш, больший а, если применять не одну-единственную «чистую» стратегию, а чередовать случайным образом несколько стратегий?

Такие комбинированные стратегии, состоящие в применении нескольких чистых стратегий, чередующихся по случайному закону с определенным соотношением частот, в теории игр называются смешанными стратегиями.

Очевидно, каждая чистая стратегия является частным случаем смешанной, в которой все стратегии, кроме одной, применяются с нулевыми частотами, а данная - с частотой 1.

Оказывается, что, применяя не только чистые, но и смешанные стратегии, можно для каждой конечной игры получить решение, т. е. пару таких (в общем случае смешанных) стратегий, что при применении их обоими игроками выигрыш будет равен цене игры, а при любом одностороннем отклонении от оптимальной стратегии выигрыш может измениться только в сторону, невыгодную для отклоняющегося.

Высказанное утверждение составляет содержание так называемой основной теоремы теории игр. Эта теорема была впервые доказана фон Нейманом в 1928 г. Известные доказательства теоремы сравнительно сложны; поэтому приведем только ее формулировку.

Каждая конечная игра имеет, по крайней мере, одно решение (возможно, в области смешанных стратегий).

Выигрыш, получаемый в результате решения, называется ценой игры. Из основной теоремы следует, что каждая конечная игра имеет цену. Очевидно, что цена игры v всегда лежит между нижней ценой игры а и верхней ценой игры :

Действительно, а есть максимальный гарантированный выигрыш, который мы можем себе обеспечить, применяя только свои чистые стратегии. Так как смешанные стратегии включают в себя в качестве частного случая и все чистые, то, допуская, кроме чистых, еще и смешанные

стратегии, мы, во всяком случае, не ухудшаем своих возможностей; следовательно,

Аналогично, рассматривая возможности противника, покажем, что

откуда следует доказываемое неравенство (3.1).

Введем специальное обозначение для смешанных стратегий. Если, например, наша смешанная стратегия состоит в применении стратегий АЛ, с частотами причем будем обозначать эту стратегию

Аналогично смешанную стратегию противника будем обозначать:

где - частоты, в которых смешиваются стратегии

Предположим, что нами найдено решение игры, состоящее из двух оптимальных смешанных стратегий S, S. В общем случае не все чистые стратегии, доступные данному игроку, входят в его оптимальную смешанную стратегию, а только некоторые. Будем называть стратегии, входящие в оптимальную смешанную стратегию игрока, его «полезными» стратегиями.

Оказывается, что решение игры обладает еще одним замечательным свойством: если один из игроков придерживается своей оптимальной смешанной стратегии 5 (5). то выигрыш остается неизменным и равным цене игры v, независимо от того, что делает другой игрок, если он. только не выходит за пределы своих «полезных» стратегий. Он, например, может пользоваться любой из своих «полезных» стратегий в чистом виде, а также может смешивать их в любых пропорциях.

Докажем это утверждение. Пусть имеется решение игры . Для конкретнрсти будем считать, что оптимальная смешанная стратегия состоит из смеси трех

«полезных» стратегий соответственно состоит из смеси трех «полезных» стратегий

причем Утверждается что если мы будем придерживаться стратегии S, то противник может применять стратегии в любых пропорциях, а выигрыш останется неизменным и по-прежнему будет равен цене игры

Если в игре каждый из противников применяет одну и ту же стратегию, то про эту игру говорят, что она происходит в чистых стратегиях, а стратегии игроков А и В будут называться чистыми стратегиями .В антагонистической игре пара стратегий называется равновесной (устойчивой), если ни одному из игроков невыгодно отступать от своих стратегий.Применять чистые стратегии имеет смысл, если игроки знают о действиях противника. Если этого нет, то идея равновесия нарушается и игра может вестись как получится.Стратегии А1 В1 – устойчивы по отношению к информации о поведении противника.Признаком устойчивости пары стратегий это равенство верхней и нижней цены игры. И случай А1 В1 будет

ν = α = β. ν > 0, то игрок А будет в выигрыше, если ν < 0, то в выигрыше игрок В. Если ν = 0, в этом случае игра справедлива для обоих игроков. Не все матричные игры имеют седловые точки.

Теорема: каждая игра с полной информацией имеет седловую точку и следовательно решает в чистых стратегиях, т.е. имеется пара устойчивых стратегий, дающих устойчивый выигрыш равный ν.Если матрица не имеет седловую точку, то цена игры лежит α<ν<β. Это означает, что первый игрок, используя максиминный принцип, обеспечит себе выигрыш не менее, чем α. А второй игрок придерживаясь минимаксного подхода обеспечит себе проигрыш не больше верхней цены игры. Игра будет оптимальна, если оба игрока будут применять смешанные стратегии.Случайная величина, значениями которой являются чистые стратегии, называется смешанной стратегией для этого игрока.

Задать смешанную стратегию это значит задать те вероятности, с которыми используются чистые стратегии.

S A = || p 1 , p 2 …. p m || ,S B = || q1, q2 …. q m || , A: ∑ pi = 1 ,B: ∑ qi = 1

Игра может повторяться несколько раз, но в каждой партии игрок придерживается смешанной стратегии, где чистые стратегии придерживаются вероятности p i и q j .

Модель смешанные стратегий отличается от модели чистых стратегий. В случае смешанных стратегий тактика поведения игроков будет более гибкой, т.к. игроки знают заранее какую чистую стратегию они применят.

Предположим что и игрок А и игрок В придерживаются смешанной стратегии. Необходимо определить А: ∑∑ a ij p i q j

Для игрока В ожидаемый проигрыш равен ожидаемому выигрышу игрока А. Выигрыш первого игрока и средний проигрыш второго игрока равны друг другу.

18.Методы решения конечной игры двух лиц порядка m*n.

Предположим, что все элементы платёжной матрицы 0≤aij. Тогда α≤ν≤β. Согласно основной теореме матричных игр, любая матричная игра имеет 2 оптимальные смешанные стратегии.

S A = (p 1 , p 2 , … , p n)

S B = (p 1 , p 2 , … , p n)

Решаем игру для игрока А, при этом предполагая что игрок В использует только чистые стратегии. Тогда

a 11 p 1 + a 21 p 2 + … + a m1 p m ≥ ν: B 1

a 12 p 1 + a 22 p 2 + … + a m2 p m ≥ ν: B 2 (1)

a 1n p 1 + a 2n p 2 + … + a mn p m ≥ ν: B n

X 1 = P 1 /ν , X 2 = P 2 /ν … X m = P m /ν

a 11 X 1 … + a m1 p m ≥ 1

a 1n X 1 … + a m1 p m ≥ 1 (2)

p 1 +p 2 +…+p m =1

X 1 +X 2 +…+X m = 1/ν (3)

L(x) = X 1 +X 2 +…+X m -> min (4)

Определим задачу линейного программирования.

ν = 1/(X 1 0 +X 2 0 …X m 0) (5)

P1 = X 1 0 *ν опт

p2 = X 2 0 *ν опт (6)

min L(x) = ∑x i

∑a ij: 1≤x i (7) (прямая задача)

0≤x i (i=1,2..)

a 11 q 1 + a 21 q 2 + … + a m1 q m < ν: A 1

a 21 q 1 + a 22 q 2 + … + a m2 q m < ν: A 2 (8)

a m1 q 1 + a m2 q 2 + … + a mn q m < ν: A m

Y 1 = q 1 /ν , Y 2 = q 2 /ν … Y m = q m /ν

q 1 +q 2 +…+q n =1

y 1 +y 2 +…+y n =1/ν

L(y)=∑y j -> max

∑a ij , y i ≤1 (i=1,2…) (9) (двойственная задача)

y 1 0 +y 2 0 …y m 0 = 1/ν опт

ν опт = 1/∑y m 0

Q1 = y 1 0 *ν опт

q2 = y 2 0 *ν опт

ν=1/∑x i = 1/∑y i = 1/min L(x) = 1/ max L(y) (11)

1) α = 1, β = 3

2) Нет упрощений.

L(x)=x 1 +x 2 +x 3 => min

x 1 +3x 2 +x 3 >= 1

2x 1 +x 2 +x 3 >=1

3x 1 +x 2 +x 3 >=1

x 1 =2/9, x 2 =2/9, x 3 =1/9

ν=1/(2/9+2/9+1/9)=9/5

p 1 =x 1 *ν=2/5

S A =(2/5, 2/5, 1/5)

двойственная задача

L(y) = y 1 +y 2 +y 3 => max

y 1 +2y 2 +3y 3 ≤ 1 y 1 =2/9

3y 1 +y 2 +y 3 ≤1 => y 2 =2/9 max L(y) = 5/9

y 1 +3y 2 +y 3 ≤1 y 3 =1/9

ν=1/(2/9+2/9+1/9)=9/5

q 1 =y 2 *ν=(2/9)*(9/5)=2/5

q 2 =(2/9)*(9/5)=2/5

q 3 =(1/9)*(9/5)=1/5

S B =(2/5, 2/5, 1/5)

Задача mxn сводится к задаче линейного программирования.

Приближённый метод решения матричных игр mxn (Браун-Робинсон).

Игрок А и игрок В поочерёдно применяют чистые стратегии. Каждый игрок пытается увеличить свой выигрыш, используя максиминые или минимаксные подходы. Минимизируется (максимизируется) не средний выигрыш, а накопленный. В теории показывается, что такой метод неизбежно даст нам оптимальный выигрыш и оптимальные смешанные стратегии.