Оптимальные стратегии игры (с седловой точкой). Решение матричной игры
Проверка платежной матрицы седловой точки. Решение игры в чистых стратегиях. Решение задачи геометрическим методом. Отложение по оси абсцисс отрезка в декартовой системе координат. Максиминная оптимальная стратегия игрока. Доминирующие строки и столбцы.
Рубрика | Математика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 19.03.2013 |
Размер файла | 45,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1. Найти оптимальные стратегии игры (с седловой точкой)
.
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.
Игроки |
B1 |
B2 |
B3 |
a = min(Ai) |
|
A1 |
1 |
2 |
2 |
1 |
|
A2 |
0 |
4 |
-1 |
-1 |
|
A3 |
-1 |
-2 |
5 |
-2 |
|
b = max(Bi) |
1 |
4 |
5 |
Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(ai) = 1, которая указывает на максимальную чистую стратегию A1.
Верхняя цена игры b = min(bj) = 1.
Седловая точка (1, 1) указывает решение на пару альтернатив (A1,B1). Цена игры равна 1.
Решите игру с заданной платежной матрицей, используя графический метод:
2. 3. . 4. .
Решение матричной игры
Игроки |
B1 |
B2 |
a = min(Ai) |
|
A1 |
6 |
-1 |
-1 |
|
A2 |
5 |
-2 |
-2 |
|
A3 |
3 |
2 |
2 |
|
A4 |
-1 |
3 |
-1 |
|
b = max(Bi) |
6 |
3 |
Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(ai) = 2, которая указывает на максимальную чистую стратегию A3.
Верхняя цена игры b = min(bj) = 3.
Что свидетельствует об отсутствии седловой точки, так как a ? b, тогда цена игры находится в пределах 2 <= y <= 3. 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)
Стратегия A1 доминирует над стратегией A2 (все элементы строки 1 больше или равны значениям 2-ой строки), следовательно, исключаем 2-ую строку матрицы. Вероятность p2 = 0.
6 |
-1 |
|
3 |
2 |
|
-1 |
3 |
В матрице присутствуют отрицательные элементы. Для упрощения расчетов добавим к элементам матрицы (1). Такая замена не изменит решения игры, изменится только ее цена (по теореме фон Неймана).
7 |
0 |
|
4 |
3 |
|
0 |
4 |
Решим задачу геометрическим методом, который включает в себя следующие этапы:
1. В декартовой системе координат по оси абсцисс откладывается отрезок, длина которого равна 1. Левый конец отрезка (точка х = 0) соответствует стратегии B1, правый - стратегии B2 (x = 1). Промежуточные точки х соответствуют вероятностям некоторых смешанных стратегий S1 = (p1,p2).
2. На левой оси ординат откладываются выигрыши стратегии B1. На линии, параллельной оси ординат, из точки 1 откладываются выигрыши стратегии B2.
Решение игры (m x 2) проводим с позиции игрока B, придерживающегося максиминной стратегии. Доминирующихся и дублирующих стратегий ни у одного из игроков нет.
Максиминной оптимальной стратегии игрока B соответствует точка N, лежащая на пересечении прямых A2A2 и A3A3, для которых можно записать следующую систему уравнений:
y = 4 + (3 - 4)q2
y = 0 + (4 - 0)q2
Откуда
q1 = 1/5
q2 = 4/5
Цена игры, y = 31/5
Теперь можно найти минимаксную стратегию игрока A, записав соответствующую систему уравнений, исключив стратегию A1, которая дает явно больший проигрыш игроку A, и, следовательно, p1 = 0.
4p2 = y
3p2+4p3 = y
p2+p3 = 1
или
4p2 = 31/5
3p2+4p3 = 31/5
p2+p3 = 1
Решая эту систему методом Гаусса, находим:
p2 = 4/5
p3 = 1/5
Поскольку ранее к элементам матрицы было прибавлено число (1), то вычтем это число из цены игры. Цена игры: y = 31/5 - 1 = 21/5
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.
Игроки |
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
a = min(Ai) |
|
A1 |
7 |
5 |
6 |
4 |
7 |
4 |
|
A2 |
5 |
10 |
4 |
10 |
11 |
4 |
|
A3 |
2 |
14 |
2 |
12 |
13 |
2 |
|
A4 |
6 |
6 |
5 |
5 |
10 |
5 |
|
b = max(Bi) |
7 |
14 |
6 |
12 |
13 |
Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(ai) = 5, которая указывает на максимальную чистую стратегию A4.
Верхняя цена игры b = min(bj) = 6.
Что свидетельствует об отсутствии седловой точки, так как a ? b, тогда цена игры находится в пределах 5 ? y ? 6. 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
платежный матрица седловой декартовый
Иногда на основании простого рассмотрения матрицы игры можно сказать, что некоторые чистые стратегии могут войти в оптимальную смешанную стратегию лишь с нулевой вероятностью.
Говорят, что i-я стратегия 1-го игрока доминирует его k-ю стратегию, если aij ? akj для всех j Э N и хотя бы для одного j aij > akj. В этом случае говорят также, что i-я стратегия (или строка) - доминирующая, k-я - доминируемая.
Говорят, что j-я стратегия 2-го игрока доминирует его l-ю стратегию, если для всех j Э M aij ? ail и хотя бы для одного i aij < ail. В этом случае j-ю стратегию (столбец) называют доминирующей, l-ю - доминируемой.
С позиции проигрышей игрока В стратегия B5 доминирует над стратегией B1 (все элементы столбца 5 больше элементов столбца 1), следовательно исключаем 5-ой столбец матрицы. Вероятность q5 = 0.
7 |
5 |
6 |
4 |
|
5 |
10 |
4 |
10 |
|
2 |
14 |
2 |
12 |
|
6 |
6 |
5 |
5 |
В платежной матрице отсутствуют доминирующие строки.
Мы свели игру 4 x 5 к игре 4 x 4.
Так как игроки выбирают свои чистые стратегии случайным образом, то выигрыш игрока I будет случайной величиной. В этом случае игрок I должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы получить максимальный средний выигрыш.
Аналогично, игрок II должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы минимизировать математическое ожидание игрока I.
3. Находим решение игры в смешанных стратегиях
Математические модели пары двойственных задач линейного программирования можно записать так:
найти минимум функции F(x) при ограничениях:
7x1+5x2+2x3+6x4 ? 1
5x1+10x2+14x3+6x4 ? 1
6x1+4x2+2x3+5x4 ? 1
4x1+10x2+12x3+5x4 ? 1
F(x) = x1+x2+x3+x4 > min
найти максимум функции Ф(y) при ограничениях:
7y1+5y2+6y3+4y4 ? 1
5y1+10y2+4y3+10y4 ? 1
2y1+14y2+2y3+12y4 ? 1
6y1+6y2+5y3+5y4 ? 1
Ф(y) = y1+y2+y3+y4 > max
Решаем эти системы симплексным методом.
Решение симплекс-методом доступно в расширенном режиме.
Цена игры будет равна g = 1/F(x), а вероятности применения стратегий игроков:
pi = g*xi; qi = g*yi.
Цена игры: g = 1 : 2/11 = 51/2
p1 = 51/2 * 3/22 = 3/4
p2 = 51/2 * 1/22 = 1/4
p3 = 51/2 * 0 = 0
p4 = 51/2 * 0 = 0
Оптимальная смешанная стратегия игрока I:
P = (3/4; 1/4; 0; 0)
q1 = 51/2 * 0 = 0
q2 = 51/2 * 0 = 0
q3 = 51/2 * 3/22 = 3/4
q4 = 51/2 * 1/22 = 1/4
Оптимальная смешанная стратегия игрока II:
Q = (0; 0; 3/4; 1/4)
Цена игры: v=51/2
Проверим правильность решения игры с помощью критерия оптимальности стратегии.
?aijpi ? v
?aijqj ? v
M(P1;Q) = (7*0) + (5*0) + (6*3/4) + (4*1/4) = 5.5 ? v
M(P2;Q) = (5*0) + (10*0) + (4*3/4) + (10*1/4) = 5.5 ? v
M(P3;Q) = (2*0) + (14*0) + (2*3/4) + (12*1/4) = 4.5 ? v
M(P4;Q) = (6*0) + (6*0) + (5*3/4) + (5*1/4) = 5 ? v
M(P;Q1) = (7*3/4) + (5*1/4) + (2*0) + (6*0) = 6.5 > v
M(P;Q2) = (5*3/4) + (10*1/4) + (14*0) + (6*0) = 6.25 > v
M(P;Q3) = (6*3/4) + (4*1/4) + (2*0) + (5*0) = 5.5 < v
M(P;Q4) = (4*3/4) + (10*1/4) + (12*0) + (5*0) = 5.5 < v
4. 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.
Игроки |
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
a = min(Ai) |
|
A1 |
5 |
10 |
0 |
9 |
4 |
0 |
|
A2 |
10 |
5 |
0 |
7 |
6 |
0 |
|
A3 |
0 |
12 |
10 |
8 |
7 |
0 |
|
A4 |
0 |
15 |
5 |
10 |
1 |
0 |
|
b = max(Bi) |
10 |
15 |
10 |
10 |
7 |
Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(ai) = 0, которая указывает на максимальную чистую стратегию A1.
Верхняя цена игры b = min(bj) = 7.
Что свидетельствует об отсутствии седловой точки, так как a ? b, тогда цена игры находится в пределах 0 ? 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).
5. Проверяем платежную матрицу на доминирующие строки и доминирующие столбцы
Иногда на основании простого рассмотрения матрицы игры можно сказать, что некоторые чистые стратегии могут войти в оптимальную смешанную стратегию лишь с нулевой вероятностью.
Говорят, что i-я стратегия 1-го игрока доминирует его k-ю стратегию, если aij ? akj для всех j Э N и хотя бы для одного j aij > akj. В этом случае говорят также, что i-я стратегия (или строка) - доминирующая, k-я - доминируемая.
Говорят, что j-я стратегия 2-го игрока доминирует его l-ю стратегию, если для всех j Э M aij ? ail и хотя бы для одного i aij < ail. В этом случае j-ю стратегию (столбец) называют доминирующей, l-ю - доминируемой.
В платежной матрице отсутствуют доминирующие строки.
В платежной матрице отсутствуют доминирующие столбцы.
Так как игроки выбирают свои чистые стратегии случайным образом, то выигрыш игрока I будет случайной величиной. В этом случае игрок I должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы получить максимальный средний выигрыш.
Аналогично, игрок II должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы минимизировать математическое ожидание игрока I.
6. Находим решение игры в смешанных стратегиях
Математические модели пары двойственных задач линейного программирования можно записать так:
найти минимум функции F(x) при ограничениях:
5x1+10x2 ? 1
10x1+5x2+12x3+15x4 ? 1
10x3+5x4 ? 1
9x1+7x2+8x3+10x4 ? 1
4x1+6x2+7x3+x4 ? 1
F(x) = x1+x2+x3+x4 > min
найти максимум функции Ф(y) при ограничениях:
5y1+10y2+9y4+4y5 ? 1
10y1+5y2+7y4+6y5 ? 1
12y2+10y3+8y4+7y5 ? 1
15y2+5y3+10y4+y5 ? 1
Ф(y) = y1+y2+y3+y4+y5 > max
Решаем эти системы симплексным методом.
Решение симплекс-методом доступно в расширенном режиме.
Цена игры будет равна g = 1/F(x), а вероятности применения стратегий игроков:
pi = g*xi; qi = g*yi.
Цена игры: g = 1: 1/5 = 5
p1 = 5 * 0 = 0
p2 = 5 * 1/10 = 1/2
p3 = 5 * 1/10 = 1/2
p4 = 5 * 0 = 0
Оптимальная смешанная стратегия игрока I:
P = (0; 1/2; 1/2; 0)
q1 = 5 * 1/10 = 1/2
q2 = 5 * 0 = 0
q3 = 5 * 1/10 = 1/2
q4 = 5 * 0 = 0
q5 = 5 * 0 = 0
Оптимальная смешанная стратегия игрока II:
Q = (1/2; 0; 1/2; 0; 0)
Цена игры: v=5
Проверим правильность решения игры с помощью критерия оптимальности стратегии.
?aijpi ? v
?aijqj ? v
M(P1;Q) = (5*1/2) + (10*0) + (0*1/2) + (9*0) + (4*0) = 2.5 ? v
M(P2;Q) = (10*1/2) + (5*0) + (0*1/2) + (7*0) + (6*0) = 5 = v
M(P3;Q) = (0*1/2) + (12*0) + (10*1/2) + (8*0) + (7*0) = 5 = v
M(P4;Q) = (0*1/2) + (15*0) + (5*1/2) + (10*0) + (1*0) = 2.5 ? v
M(P;Q1) = (5*0) + (10*1/2) + (0*1/2) + (0*0) = 5 = v
M(P;Q2) = (10*0) + (5*1/2) + (12*1/2) + (15*0) = 8.5 > v
M(P;Q3) = (0*0) + (0*1/2) + (10*1/2) + (5*0) = 5 = v
M(P;Q4) = (9*0) + (7*1/2) + (8*1/2) + (10*0) = 7.5 > v
M(P;Q5) = (4*0) + (6*1/2) + (7*1/2) + (1*0) = 6.5 > v
7. Решите игру с заданной платежной матрицей, используя симплекс-метод
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.
Игроки |
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
a = min(Ai) |
|
A1 |
8 |
6 |
8 |
7 |
8 |
6 |
|
A2 |
8 |
6 |
8 |
10 |
5 |
5 |
|
A3 |
8 |
7 |
6 |
8 |
7 |
6 |
|
A4 |
7 |
8 |
7 |
8 |
6 |
6 |
|
A5 |
10 |
6 |
7 |
7 |
7 |
6 |
|
b = max(Bi) |
10 |
8 |
8 |
10 |
8 |
Находим гарантированный выигрыш, определяемый нижней ценой игры a = max(ai) = 6, которая указывает на максимальную чистую стратегию A1.
Верхняя цена игры b = min(bj) = 8.
Что свидетельствует об отсутствии седловой точки, так как a ? b, тогда цена игры находится в пределах 6 ? y ? 8. 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).
8. Проверяем платежную матрицу на доминирующие строки и доминирующие столбцы
Иногда на основании простого рассмотрения матрицы игры можно сказать, что некоторые чистые стратегии могут войти в оптимальную смешанную стратегию лишь с нулевой вероятностью.
Говорят, что i-я стратегия 1-го игрока доминирует его k-ю стратегию, если aij ? akj для всех j Э N и хотя бы для одного j aij > akj. В этом случае говорят также, что i-я стратегия (или строка) - доминирующая, k-я - доминируемая.
Говорят, что j-я стратегия 2-го игрока доминирует его l-ю стратегию, если для всех j Э M aij ? ail и хотя бы для одного i aij < ail. В этом случае j-ю стратегию (столбец) называют доминирующей, l-ю - доминируемой.
С позиции проигрышей игрока В стратегия B4 доминирует над стратегией B2 (все элементы столбца 4 больше элементов столбца 2), следовательно исключаем 4-ой столбец матрицы. Вероятность q4 = 0.
8 |
6 |
8 |
8 |
|
8 |
6 |
8 |
5 |
|
8 |
7 |
6 |
7 |
|
7 |
8 |
7 |
6 |
|
10 |
6 |
7 |
7 |
Стратегия A1 доминирует над стратегией A2 (все элементы строки 1 больше или равны значениям 2-ой строки), следовательно, исключаем 2-ую строку матрицы. Вероятность p2 = 0.
8 |
6 |
8 |
8 |
|
8 |
7 |
6 |
7 |
|
7 |
8 |
7 |
6 |
|
10 |
6 |
7 |
7 |
Мы свели игру 5 x 5 к игре 4 x 4.
Так как игроки выбирают свои чистые стратегии случайным образом, то выигрыш игрока I будет случайной величиной. В этом случае игрок I должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы получить максимальный средний выигрыш.
Аналогично, игрок II должен выбрать свои смешанные стратегии так, чтобы минимизировать математическое ожидание игрока I.
9. Находим решение игры в смешанных стратегиях
Математические модели пары двойственных задач линейного программирования можно записать так:
найти минимум функции F(x) при ограничениях:
8x1+8x2+7x3+10x4 ? 1
6x1+7x2+8x3+6x4 ? 1
8x1+6x2+7x3+7x4 ? 1
8x1+7x2+6x3+7x4 ? 1
F(x) = x1+x2+x3+x4 > min
найти максимум функции Ф(y) при ограничениях:
8y1+6y2+8y3+8y4 ? 1
8y1+7y2+6y3+7y4 ? 1
7y1+8y2+7y3+6y4 ? 1
10y1+6y2+7y3+7y4 ? 1
Ф(y) = y1+y2+y3+y4 > max
Решаем эти системы симплексным методом.
Решение симплекс-методом доступно в расширенном режиме.
Цена игры будет равна g = 1/F(x), а вероятности применения стратегий игроков:
pi = g*xi; qi = g*yi.
Цена игры: g = 1 : 1/7 = 7
p1 = 7 * 1/21 = 1/3
p2 = 7 * 1/21 = 1/3
p3 = 7 * 1/21 = 1/3
p4 = 7 * 0 = 0
Оптимальная смешанная стратегия игрока I:
P = (1/3; 1/3; 1/3; 0)
q1 = 7 * 0 = 0
q2 = 7 * 1/14 = 1/2
q3 = 7 * 0 = 0
q4 = 7 * 1/14 = 1/2
Оптимальная смешанная стратегия игрока II:
Q = (0; 1/2; 0; 1/2)
Цена игры: v=7
Проверим правильность решения игры с помощью критерия оптимальности стратегии.
?aijpi ? v
?aijqj ? v
M(P1;Q) = (8*0) + (6*1/2) + (8*0) + (8*1/2) = 7 = v
M(P2;Q) = (8*0) + (7*1/2) + (6*0) + (7*1/2) = 7 = v
M(P3;Q) = (7*0) + (8*1/2) + (7*0) + (6*1/2) = 7 = v
M(P4;Q) = (10*0) + (6*1/2) + (7*0) + (7*1/2) = 6.5 ? v
M(P;Q1) = (8*1/3) + (8*1/3) + (7*1/3) + (10*0) = 7.67 > v
M(P;Q2) = (6*1/3) + (7*1/3) + (8*1/3) + (6*0) = 7 = v
M(P;Q3) = (8*1/3) + (6*1/3) + (7*1/3) + (7*0) = 7 = v
M(P;Q4) = (8*1/3) + (7*1/3) + (6*1/3) + (7*0) = 7 = v
Дана матрица выигрышей в игре с природой
П1 |
П2 |
П3 |
П4 |
П5 |
||
А1 |
9 |
5 |
10 |
3 |
9 |
|
А2 |
6 |
4 |
8 |
4 |
5 |
|
А3 |
5 |
6 |
1 |
10 |
9 |
|
А4 |
4 |
2 |
9 |
1 |
3 |
|
А5 |
10 |
1 |
4 |
3 |
6 |
|
q |
0,3 |
0,3 |
0,2 |
0,1 |
0,1 |
Найти показатели благоприятности для состояний природы, построить модель рисков. Используя критерий Байеса, по полученным матрицам определить оптимальные стратегии игрока А:
а) по значениям вероятностей появления событий природы qj;
б) считая состояния природы равновероятными;
в) сравнить полученные результаты и дать им соответствующую трактовку.
10. Критерий Байеса
По критерию Байеса за оптимальные принимается та стратегия (чистая) Ai, при которой максимизируется средний выигрыш a или минимизируется средний риск r.
Считаем значения ?(aijpj)
?(a1,jpj) = 9*0.3 + 5*0.3 + 10*0.2 + 3*0.1 + 9*0.1 = 7.4
?(a2,jpj) = 6*0.3 + 4*0.3 + 8*0.2 + 4*0.1 + 5*0.1 = 5.5
?(a3,jpj) = 5*0.3 + 6*0.3 + 1*0.2 + 10*0.1 + 9*0.1 = 5.4
?(a4,jpj) = 4*0.3 + 2*0.3 + 9*0.2 + 1*0.1 + 3*0.1 = 4
?(a5,jpj) = 10*0.3 + 1*0.3 + 4*0.2 + 3*0.1 + 6*0.1 = 5
Ai |
П1 |
П2 |
П3 |
П4 |
П5 |
?(aijpj) |
|
A1 |
2.7 |
1.5 |
2 |
0.3 |
0.9 |
7.4 |
|
A2 |
1.8 |
1.2 |
1.6 |
0.4 |
0.5 |
5.5 |
|
A3 |
1.5 |
1.8 |
0.2 |
1 |
0.9 |
5.4 |
|
A4 |
1.2 |
0.6 |
1.8 |
0.1 |
0.3 |
4 |
|
A5 |
3 |
0.3 |
0.8 |
0.3 |
0.6 |
5 |
|
pj |
0.3 |
0.3 |
0.2 |
0.1 |
0.1 |
0 |
Выбираем из (7.4; 5.5; 5.4; 4; 5) максимальный элемент max=7.4
Вывод: выбираем стратегию N=1.
Таким образом, в результате решения статистической игры по различным критериям чаще других рекомендовалась стратегия A1.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Составление платежной матрицы, поиск нижней и верхней чисты цены игры, максиминной и минимаксной стратегии игроков. Упрощение платежной матрицы. Решение матричной игры с помощью сведения к задаче линейного программирования и надстройки "Поиск решения".
контрольная работа [1010,3 K], добавлен 10.11.2014Основные определения теории биматричных игр. Пример биматричной игры "Студент-Преподаватель". Смешанные стратегии в биматричных играх. Поиск "равновесной ситуации". 2x2 биматричные игры и формулы для случая, когда у каждого игрока имеется две стратегии.
реферат [84,2 K], добавлен 13.02.2011Принятие решений как особый вид человеческой деятельности. Рациональное представление матрицы игры. Примеры матричных игр в чистой и смешанной стратегиях. Исследование операций: взаимосвязь задач линейного программирования с теоретико-игровой моделью.
курсовая работа [326,4 K], добавлен 05.05.2010Определение матричных игр в чистых стратегиях. Смешанные стратегии и их свойства. Решения игр матричным методом. Метод последовательного приближения цены игры. Отыскание седлового элемента. Антагонистические игры как первый класс математических моделей.
контрольная работа [855,7 K], добавлен 01.06.2014Нахождение проекции точки на прямую, проходящую через заданные точки. Изучение формул Крамера для решения систем линейных уравнений. Определение точки пересечения перпендикуляра и исходной прямой. Исследование и решение матричной системы методом Гаусса.
контрольная работа [98,6 K], добавлен 19.04.2015Вычисление скалярного и векторного произведений векторов, заданных в прямоугольной декартовой системе координат. Расчет длины ребра пирамиды по координатам ее вершин. Поиск координат симметричной точки. Определение типа линии, описываемой уравнением.
контрольная работа [892,1 K], добавлен 12.05.2016Расчет денежных расходов предприятия на выпуск изделий, при выражении их стоимости при помощи матриц. Проверка совместимости системы уравнений и их решение по формулам Крамера и с помощью обратной матрицы. Решение алгебраических уравнений методом Гаусса.
контрольная работа [576,6 K], добавлен 28.09.2014Математическая модель задачи. Решение транспортной задачи методом потенциалов. Значение целевой функции. Система, состоящая из 7 уравнений с 8-ю неизвестными. Решение задач графическим методом. Выделение полуплоскости, соответствующей неравенству.
контрольная работа [23,5 K], добавлен 12.06.2011Решение системы линейных уравнений методом Гауса. Преобразования расширенной матрицы, приведение ее к треугольному виду. Средства матричного исчисления. Вычисление алгебраических дополнений матрицы. Решение матричного уравнения по правилу Крамера.
задача [26,8 K], добавлен 29.05.2012Решение линейной производственной, транспортной и двойственной задач. Динамическое программирование и распределение капитальных вложений. Анализ доходности и риска финансовых операций. Понятие матричной игры как модели конкуренции и сотрудничества.
курсовая работа [427,7 K], добавлен 14.10.2012Правила произведения матрицы и вектора, нахождения обратной матрицы и ее определителя. Элементарные преобразования матрицы: умножение на число, прибавление, перестановка и удаление строк, транспонирование. Решение системы уравнений методом Гаусса.
контрольная работа [462,6 K], добавлен 12.11.2010Решение задачи Коши для дифференциального уравнения. Погрешность приближенных решений. Функция, реализующая явный метод Эйлера. Вычисление погрешности по правилу Рунге. Решение дифференциальных уравнений второго порядка. Условие устойчивости для матрицы.
контрольная работа [177,1 K], добавлен 13.06.2012Матричные уравнения, их решение и проверка. Собственные числа и собственные векторы матрицы А. Решение системы методом Жорданa-Гаусса. Нахождение пределов и производных функции, ее градиент. Исследование функции методами дифференциального исчисления.
контрольная работа [287,0 K], добавлен 10.02.2011Игры, повторяемые многократно, их отличительные свойства и этапы. Смешанные стратегии, условия и возможности их использования на практике. Аналитический метод решения игры типа 2 x 2. Основные теоремы для прямоугольных игр. Алгебраические решения.
презентация [893,5 K], добавлен 23.10.2013Вычисление корня функции нелинейного уравнения методом деления отрезка пополам. Способы ввода, вывода и организации данных. Модульная организация программы. Разработка блок-схемы алгоритма задачи. Порядок создания программы на алгоритмическом языке.
реферат [30,0 K], добавлен 28.10.2010Графическое решение задачи линейного программирования. Общая постановка и решение двойственной задачи (как вспомогательной) М-методом, правила ее формирования из условий прямой задачи. Прямая задача в стандартной форме. Построение симплекс таблицы.
задача [165,3 K], добавлен 21.08.2010Вычисление и построение матрицы алгебраических дополнений. Решение системы линейных уравнений по формулам Крамера, с помощью обратной матрицы и методом Гаусса. Определение главной и проверка обратной матрицы. Аналитическая геометрия на плоскости.
контрольная работа [126,9 K], добавлен 20.04.2016Базовые действия над матрицами. Решение матричных уравнений с помощью обратной матрицы и с помощью элементарных преобразований. Понятия обратной и транспонированной матриц. Решение матричных уравнений различных видов: АХ=В, ХА=В, АХВ=С, АХ+ХВ=С, АХ=ХА.
курсовая работа [172,0 K], добавлен 09.09.2013Предмет и методы изучения дифференциальной векторно-матричной алгебры, ее структура. Векторное решение однородных и неоднородных дифференциальных уравнений. Численное решение векторно-матричных уравнений. Формулы построения вычислительных процедур.
реферат [129,3 K], добавлен 15.08.2009Решение системы линейных уравнений двумя способами: по формулам Крамера и методом Гаусса. Решение задачи на нахождение производных, пользуясь правилами и формулами дифференцирования. Исследование заданных функций методами дифференциального исчисления.
контрольная работа [161,0 K], добавлен 16.03.2010