Характеристика и методы решения кооперативных игр
Персональность, супераддитивность и дополнительность как основные свойства характеристической функции бескоалиционной игры. Методика определения стратегической эквивалентности кооперативных игр. Естественные условия распределения выигрышей игроков.
Рубрика | Математика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 22.01.2016 |
Размер файла | 12,7 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
Размещено на http://www.allbest.ru
Кооперативные игры получаются в тех случаях, когда, в игре n игроков разрешается образовывать определённые коалиции. Обозначим через N множество всех игроков, N ={1, 2, ..., n}, а через K любое его подмножество. Пусть игроки из K договариваются между собой о совместных действиях и, таким образом, образуют одну коалицию. Очевидно, что число таких коалиций, состоящих из r игроков, равно числу сочетаний из n по r , то есть , а число всевозможных коалиций равно:
= 2n 1.
Из этой формулы видно, что число всевозможных коалиций значительно растёт в зависимости от числа всех игроков в данной игре. Для исследования этих игр необходимо учитывать все возможные коалиции, и поэтому трудности исследований возрастают с ростом n. Образовав коалицию, множество игроков K действует как один игрок против остальных игроков, и выигрыш этой коалиции зависит от применяемых стратегий каждым из n игроков.
Функция , ставящая в соответствие каждой коалиции K наибольший, уверенно получаемый его выигрыш (K), называется характеристической функцией игры. Так, например, для бескоалиционной игры n игроков (K) может получиться, когда игроки из множества K оптимально действуют как один игрок против остальных N\K игроков, образующих другую коалицию (второй игрок).
Характеристическая функция называется простой, если она принимает только два значения: 0 и 1. Если характеристическая функция простая, то коалиции K, для которых (K)=1, называются выигрывающими, а коалиции K, для которых (K) = 0, проигрывающими.
Если в простой характеристической функции выигрывающими являются те и только те коалиции, которые содержат фиксированную непустую коалицию R, то характеристическая функция , обозначаемая в этом случае через R, называется простейшей.
Содержательно простые характеристические функции возникают, например, в условиях голосования, когда коалиция является выигрывающей, если она собирает более половины голосов (простое большинство) или не менее двух третей голосов (квалифицированное большинство).
Более сложным является пример оценки результатов голосования в Совете безопасности ООН, где выигрывающими коалициями являются все коалиции, состоящие из всех пяти постоянных членов Совета плюс ещё хотя бы один непостоянный член, и только они.
Простейшая характеристическая функция появляется, когда в голосующем коллективе имеется некоторое ядро, голосующее с соблюдением правила вето, а голоса остальных участников оказываются несущественными.
Обозначим через G характеристическую функцию бескоалиционной игры. Эта функция обладает следующими свойствами:
персональность:
G() = 0,
т.е. коалиция, не содержащая ни одного игрока, ничего не выигрывает;
супераддитивность:
G(KL) G(K) + G(L), если K, L N, KL ,
т.е. общий выигрыш коалиции не меньше суммарного выигрыша всех участников коалиции;
дополнительность:
G(K) + (N\K) = (N)
т.е. для бескоалиционной игры с постоянной суммой сумма выигрышей коалиции и остальных игроков должна равняться общей сумме выигрышей всех игроков.
Распределение выигрышей (делёж) игроков должно удовлетворять следующим естественным условиям: если обозначить через xi выигрыш i-го игрока, то, во-первых, должно удовлетворяться условие индивидуальной рациональности:
xi ( i ), для i N
т.е. любой игрок должен получить выигрыш в коалиции не меньше, чем он получил бы, не участвуя в ней (в противном случае он не будет участвовать в коалиции); во-вторых, должно удовлетворяться условие коллективной рациональности:
= (N)
т.е. сумма выигрышей игроков должна соответствовать возможностям (если сумма выигрышей всех игроков меньше, чем (N), то игрокам незачем вступать в коалицию; если же потребовать, чтобы сумма выигрышей была больше, чем (N), то это значит, что игроки должны делить между собой сумму большую, чем у них есть).
Таким образом, вектор x = (x1, ..., xn), удовлетворяющий условиям индивидуальной и коллективной рациональности, называется дележём в условиях характеристической функции .
Система {N, }, состоящая из множества игроков, характеристической функции над этим множеством и множеством дележей, удовлетворяющих соотношениям (2) и (3) в условиях характеристической функции, называется классической кооперативной игрой.
Из этих определений непосредственно вытекает следующая
Теорема. Чтобы вектор x = (x1, ..., xn) был дележём в классической кооперативной игре {N, }, необходимо и достаточно, чтобы:
xi = ( i ) + i, (iN)
причём:
супераддитивность бескоалиционный эквивалентность кооперативный
i 0 (iN)
= (N)
В бескоалиционных играх исход формируется в результате действий тех самых игроков, которые в этой ситуации получают свои выигрыши. Исходом в кооперативной игре является делёж, возникающий не как следствие действия игроков, а как результат их соглашений. Поэтому в кооперативных играх сравниваются не ситуации, как это имеет место в бескоалиционных играх, а дележи, и сравнение это носит более сложный характер.
Кооперативные игры считаются существенными, если для любых коалиций K и L выполняется неравенство:
(K) + (L) < (KL),
т.е. в условии супераддитивности выполняется строгое неравенство. Если же в условии супераддитивности выполняется равенство:
(K) + (L) = (KL),
т.е. выполняется свойство аддитивности, то такие игры называются несущественными.
Справедливы следующие свойства:
1) для того чтобы характеристическая функция была аддитивной (кооперативная игра несущественной), необходимо и достаточно выполнение следующего равенства:
= (N)
2) в несущественной игре имеется только один делёж:
{(1) , (2) , ... , (n) };
3) в существенной игре с более чем одним игроком множество дележей бесконечно:
((1) + 1 , (2) + 2 , ... , (n) +n),
где:
i 0 ( i N ) , (N) -- 0
Кооперативная игра с множеством игроков N и характеристической функцией называется стратегически эквивалентной игрой с тем же множеством игроков и характеристической функцией 1 , если найдутся такие к 0 и произвольные вещественные Ci ( iN ), что для любой коалиции К N имеет место равенство:
1(K) = k (K) +
Смысл определения стратегической эквивалентности кооперативных игр (с.э.к.и.) состоит в том что характеристические функции с.э.к.и. отличаются только масштабом измерения выигрышей k и начальным капиталом Ci. Стратегическая эквивалентность кооперативных игр с характеристическими функциями и 1 обозначается так 1. Часто вместо стратегической эквивалентности кооперативных игр говорят о стратегической эквивалентности их характеристических функций .
Справедливы следующие свойства для стратегических эквивалентных игр:
1. Рефлексивность, т.е. каждая характеристическая функция эквивалентна себе .
2. Симметрия, т.е. если 1, то 1.
3. Транзитивность, т.е. если 1 и 12, то 2.
Из свойств рефлексивности, симметрии и транзитивности вытекает, что множество всех характеристических функций единственным образом распадается на попарно непересекающиеся классы, которые называются классами стратегической эквивалентности.
Отношение стратегической эквивалентности игр и их характеристических функций переносится на отдельные дележи: пусть 1, т.е. выполняется (5), и x = (x1, ..., xn) дележи в условиях характеристической функции ; рассмотрим вектор x1 = (, ..., ), где = k xi+Ci; для него выполняется:
= k xi + Ci k ( i ) + Сi = 1(i);
т.е. выполняется условие индивидуальной рациональности, и:
== k+= k (N) += 1(N),
т.е. выполняется условие коллективной рациональности. Поэтому вектор является дележом в условиях 1. Говорят, что делёж x1 соответствует дележу x при стратегической эквивалентности 1.
Кооперативная игра называется нулевой, если все значения её характеристической функции равны нулю. Содержательное значение нулевой игры состоит в том, что в ней игроки не имеют никакой заинтересованности .
Всякая несущественная игра стратегически эквивалентна нулевой .
Определение. Кооперативная игра с характеристической функцией имеет (0,1)-редуцированную форму, если выполняются соотношения:
(i) = 0 (i N),
(N) = 1.
Теорема. Каждая существенная кооперативная игра стратегически эквивалентна одной и только одной игре в (0,1)-редуцированной форме.
Сформулированная теорема показывает, что мы можем выбрать игру в (0,1)-редуцированной форме для представления любого класса эквивалентности игр. Удобство этого выбора состоит в том, что в такой форме значение (K) непосредственно демонстрирует нам силу коалиции S (т.е. ту дополнительную прибыль, которую получают члены коалиции, образовав её), а все дележи являются вероятностными векторами.
В игре в (0,1)-редуцированной форме дележём является любой вектор x = (x1, ..., xn), для которого:
xi 0 (i N) = 1.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие и основные свойства вложимой системы, необходимые условия вложимости и методы решения системы. Нахождение первого интеграла дифференциальной системы и условия его существования. Применение теоремы об эквивалентности дифференциальных систем.
курсовая работа [97,7 K], добавлен 21.08.2009Игры, 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 23.10.2013Эквивалентность, ее формальные свойства и операции над отношениями. Доказательство основных теорем, лемм. Отношения эквивалентности на числовой прямой. Характерные свойства толерантности. Применение эквивалентности и толерантности в сферах различных наук.
курсовая работа [496,5 K], добавлен 20.09.2009Характерные особенности логарифмов, их свойства. Методика определения логарифма числа по основанию a. Основные свойства логарифмической функции. Множество всех действительных чисел R. Анализ функций возрастания и убывания на всей области определения.
презентация [796,3 K], добавлен 06.02.2012Основные 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 13.02.2011Вероятность совместного выполнения двух неравенств в системе двух случайных величин. Свойства функции распределения. Определение плотности вероятности системы через производную от соответствующей функции распределения. Условия закона распределения.
презентация [57,9 K], добавлен 01.11.2013Область определения функции, которая содержит множество возможных значений. Нахождение закона распределения и характеристик функции случайной величины, если известен закон распределения ее аргумента. Примеры определения дискретных случайных величин.
презентация [68,7 K], добавлен 01.11.2013Составление 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 10.11.2014Первая краевая задача и граничное условие 1-го рода. Задачи с однородными граничными условиями. Задача с главными неоднородными условиями и ее вариационная постановка. Понятие обобщенного решения. Основные условия сопряжения и условия согласования.
презентация [71,8 K], добавлен 30.10.2013Способы задавания функции: табличный, графический и аналитический. Область определения и область значений функции, промежутки ее знакопостоянства. Свойства постоянной функции. Множества значений функции y=arctgx. Основные свойства функции y=sinx.
реферат [799,4 K], добавлен 22.06.2019Применение метода интервалов для решения неравенств. Формула перехода от простейшего логарифмического неравенства к двойному. Формула решения тригонометрического уравнения. Нахождение множества всех первообразных функции f(x) на области определения.
контрольная работа [11,3 K], добавлен 03.06.2010Критерии выбросов в случае нормального распределения, их асимптотические свойства и эмпирическая мощность. Исследование распределения статистик по критериям Колмогорова и Смирнова. Реализация критериев определения выбросов в статистическом пакете R.
курсовая работа [521,9 K], добавлен 10.01.2016Плотность распределения непрерывной случайной величины. Характеристика особенностей равномерного и нормального распределения. Вероятность попадания случайной величины в интервал. Свойства функции распределения. Общее понятие о регрессионном анализе.
контрольная работа [318,9 K], добавлен 26.04.2013Понятие и отличительные особенности численных методов решения, условия и возможности их применения. Оптимизация функции одной переменной, используемые методы и закономерности их комбинации, сравнение эффективности. Сущность и разновидности интерполяции.
реферат [273,3 K], добавлен 29.06.2015Основные определения. Алгоритм решения. Неравенства с параметрами. Основные определения. Алгоритм решения. Это всего лишь один из алгоритмов решения неравенств с параметрами, с использованием системы координат хОа.
курсовая работа [124,0 K], добавлен 11.12.2002Понятие числовых функций с областью определения, аргумент и области их значений, свойства и графическое выражение. Определение четных и нечетных функций, периодичность тригонометрических функций. Свойства, используемые при построении их графиков.
презентация [22,9 K], добавлен 13.12.2011Определение математического ожидания и дисперсии параметров распределения Гаусса. Расчет функции распределения случайной величины Х, замена переменной. Значения функций Лапласа и Пуассона, их графики. Правило трех сигм, пример решения данной задачи.
презентация [131,8 K], добавлен 01.11.2013Ознакомление с теоремами теории аналитических функций. Определение и основные свойства индекса функции. Постановка и методы решения однородной и неоднородной задач Римана для односвязной и многосвязной областей. Принципы нахождения функции сдвига.
курсовая работа [485,6 K], добавлен 20.12.2011Структура текстовой задачи. Условия и требования задач и отношения между ними. Методы и способы решения задач. Основные этапы решения задач. Поиск и составление плана решения. Осуществление плана решения. Моделирование в процессе решения задачи.
презентация [247,7 K], добавлен 20.02.2015Определение 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 01.06.2014