Теория игр для математического решения задач

Матричные антагонистические игры, схема принятия решений. Основная теорема теории матричных игр (по Дж. фон Нейману). Теорема о принципе максимина. Игры с нулевой суммой в чистых стратегиях. Вычисление оптимальных стратегий на примере решения задач.

Рубрика Математика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 28.02.2016
Размер файла 123,9 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.

max a

i

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

min max a=a= (2)

j i

Определение. Число , определяемое по формуле (2), называется чистой верхнейценой игры и показывает, какой максимальный выигрыш за счет 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 счет применения своих чистых стратегий может не допустить выигрыш игрока 1 больше, чем .

Переходя к рациональному представлению матрицы игры, отметим, что стратегии двух игроков сводятся в таблицу, а непосредственно само представление упрощает поиск решения матричных игр.

Пример 3: Провести SP-разбиение матрицы игры (Н)

X1

2

3

4

5

X2

1

4

0

5

X3

1

0

6

7

X4

1

2

3

4

Y1

Y2

Y3

Y4

2

3

4

5

2

1

4

0

5

0

1

0

6

7

0

1

2

3

4

1

2

4

6

7

Решение: вычисляем верхнюю и нижнюю цену игры

Исходная игра имеет SP (x1,y1) в чистых стратегиях. Существование SP в чистых стратегиях матричной игры с полной информацией позволяет провести SP-разбиение (Н) исходной игры:

Формирование SP- разбиения матричной игры с SP по существу и является рациональным представлением исходной матрицы (Н) игры. Значит, понятие рациональности представления матрицы игры преследует цель сформулировать методы рационального преобразования платёжной матрицы с целью вычисления цены игры v или упрощения построения подыгры-решения.

Далее рассмотрим такое понятие, как решение, при помощи фиктивногоразыгрывания. Есть 2 игрока, которые без теории игр, хотят сделать игру несколько раз, причём каждый из них склонен к статистике и оценивает стратегию своего противника. При каждом разыгрывании противоборствующие стороны стремятся максимизировать свой ожидаемый выигрыш против наблюдаемого вероятностного распределения противника: если игрок 2 использует j-ю стратегию раз, то игрок 1 выберет i-ю стратегию, чтобы максимизировать . Аналогично, если игрок 1 использует i-ю стратегию раз, то игрок 2 выберет j-ю стратегию, чтобы минимизировать . Условно эмпирические распределения сходятся к оптимальным стратегиям. Точнее, пусть - число использований первым игроком i-ой стратегии в течение первых N розыгрышей. Пусть , то тогда является смешанной стратегией. Здесь справедливо утверждение о том, что предел любой сходящейся подпоследовательности является оптимальной стратегией, т.е. если и полученные стратегии игроков 1 и 2, то выполняется равенство . Такой метод полезен в случае игры с большим числом стратегий.

Опишем некоторые свойства решений матричных игр. Пусть G(X,Y,A) - игра двух лиц с нулевой суммой, в которой игрок 1 выбирает стратегию , а игрок 2 - , после чего игрок 1 получает выигрыш A=A(x,y) за счёт игрока 2.

Свойство 1: Если чистая стратегия одного из игроков содержится в спектре (спектр - множество чистых стратегий, вероятность которых положительна) некоторой его оптимальной стратегии, то выигрыш этого игрока в ситуации, образованной данной стратегией и любой оптимальной стратегией другого игрока, равен значению конечной антагонистической игры.

Свойство 2: Ни одна доминируемая чистая стратегия игрока не содержится в спектре его оптимальной стратегии.

Свойство 3: Если - конечная антагонистическая игра, а , подыгра игры G причём - чистая стратегия игрока 1 в игре G, доминируемая над некоторой стратегией , спектр которой не содержит . Тогда всякое решение игры является решением игры G.

Свойство 4: Тройка является решением игры <=>, когда является решением игры , где а - любое вещественное число, к>0

Глава 2. Игры с нулевой суммой в чистых стратегиях

2.1 Вычисление оптимальных стратегий на примере решения задач

Используя теорему о минимаксе, можно утверждать, что каждая антагонистическая игра имеет оптимальные стратегии.

Теорема: пусть А - матричная игра и строки данной матрицы являются доминирующими. Тогда игрок 1 имеет такую оптимальную стратегию х, что; кроме того, любая оптимальная стратегия для игры, получающаяся в результате удаления доминирующих строк, будет также оптимальной для первоначальной игры.

Пример 1. Игра доминирования

Рассмотрим игру с матрицей . Здесь второй столбец доминирует 4 и игрок 2 соответственно не будет использовать 4 стратегию. Поэтому можно рассмотреть матрицу следующего вида . В этой матрице третья строка доминирует первую. При удалении получается матрица . А в этой матрице третий столбец доминируется вторым. Следовательно, исходная матрица сводится к следующей матрице .

Пример 2. Игра на уклонение.

Предполагается, что игроки выбирают целые числа i и j между 1 и n, а игрок 1 выигрывает величину , т.е. расстояние между i и j. Пусть первый игрок придерживается стратегии , тогда для всех (( - значение игры).

Приведём теорему, по которой решалась эта игра. Теорема: для того, чтобы ситуация была равновесной в игре , а число - значение игры , необходимо и достаточно выполнение следующего неравенства.

Ситуация называется ситуацией равновесия в чистых стратегиях, если для любых выполнено двойное неравенство (*). Если каждый из игроков стремится достичь ситуации равновесия, то принцип, которому они следуют, называют принципом равновесия. Для игры, заданной матрицей равенство (т.е. верхнее значение игры равно нижнему значению) записывается в виде , а неравенство (*) - в виде , где чистые максиминная и минимаксная стратегии соответственно игроков I и I I.

Пример 3. Игра «Дуэль».

Два дуэлянта (игроки А и В) начинают сходиться в момент времени t=0. Встреча произойдёт в момент времени t=1. У каждого есть возможность выстрелить в любой момент времени. Если одному из них удастся выстрелить раньше соперника, то он становится победителем. Если же оба выстрелят одновременно, то дуэль закончится вничью. Если игрок А произведёт выстрел в момент времени x () то его выстрел будет успешным с вероятностью р(x). Подобным образом будет вероятным выстрел игрока В в момент времени y () c вероятностью q(y). При условии игрок А выиграет с вероятностью р(x), а проиграет с вероятностью (1- р(x)) q(y). Тем самым его средний выигрыш при будет равен . С другой стороны, если x> y, то его средний выигрыш будет равен . При x= y средний выигрыш

2.2 Примеры матричных игр в чистой и смешанной стратегиях Уменьшение порядка платёжной матрицы

Порядок платёжной матрицы (количество строк и столбцов) может быть уменьшен за счёт исключения доминируемых и дублирующих стратегий.

Например, в матрице

B1

B2

B3

B4

B5

B6

A1

1

2

3

4

4

7

A2

7

6

5

4

4

8

A3

1

8

2

3

3

6

A4

8

1

3

2

2

5

Платёжная матрица с доминируемыми и дублирующими стратегиями. Стратегия A1 является доминируемой по отношению к стратегии A2, стратегия B6 является доминируемой по отношению к стратегиям B3, B4 и B5, а стратегия B5 является дублирующей по отношению к стратегии B4. Данные стратегии не будут выбраны игроками, так как являются заведомо проигрышными и удаление этих стратегий из платёжной матрицы не повлияет на определение нижней и верхней цены игры, описанной данной матрицей.

Множество недоминируемых стратегий, полученных после уменьшения размерности платёжной матрицы, называется ещё множеством Парето (по имени итальянского экономиста Вильфредо Парето, занимавшегося исследованиями в данной области)

Пример решения матричной игры в чистых стратегиях

Рассмотрим пример решения матричной игры в чистых стратегиях, в условиях реальной экономики, в ситуации борьбы двух предприятий за рынок продукции региона.

Задача

Два предприятия производят продукцию и поставляют её на рынок региона. Они являются единственными поставщиками продукции в регион, поэтому полностью определяют рынок данной продукции в регионе.

Каждое из предприятий имеет возможность производить продукцию с применением одной из трёх различных технологий. В зависимости от качества продукции, произведённой по каждой технологии, предприятия могут установить цену единицы продукции на уровне 10, 6 и 2 денежных единиц соответственно. При этом предприятия имеют различные затраты на производство единицы продукции.

Затраты на единицу продукции, произведенной на предприятиях региона (д.е.).

Технология

Цена реализации единицы продукции, д.е.

Полная себестоимость единицы продукции, д.е.

Предприятие 1

Предприятие 2

I

10

5

8

II

6

3

4

III

2

1.5

1

В результате маркетингового исследования рынка продукции региона была определена функция спроса на продукцию:

Y = 6 - 0.5X,

где Y - количество продукции, которое приобретёт население региона (тыс. ед.), а X - средняя цена продукции предприятий, д.е.

Данные о спросе на продукцию в зависимости от цен реализации приведены в таблице.

Спрос на продукцию в регионе, тыс. ед.

Цена реализации 1 ед. продукции, д.е.

Средняя цена реализации 1 ед. продукции, д.е.

Спрос на продукцию, тыс. ед.

Предприятие 1

Предприятие 2

10

10

10

1

10

6

8

2

10

2

6

3

6

10

8

2

6

6

6

3

6

2

4

4

2

10

6

3

2

6

4

4

2

2

2

5

Значения долей продукции предприятия 1, приобретенной населением, зависят от соотношения цен на продукцию предприятия 1 и предприятия 2. В результате маркетингового исследования эта зависимость установлена и значения вычислены.

Доля продукции предприятия 1, приобретаемой населением в зависимости от соотношения цен на продукцию

Цена реализации 1 ед. продукции, д.е.

Доля продукции предприятия 1, купленной населением

Предприятие 1

Предприятие 2

10

10

0,31

10

6

0,33

10

2

0,18

6

10

0,7

6

6

0,3

6

2

0,2

2

10

0,92

2

6

0,85

2

2

0,72

По условию задачи на рынке региона действует только 2 предприятия. Поэтому долю продукции второго предприятия, приобретённой населением, в зависимости от соотношения цен на продукцию можно определить как единица минус доля первого предприятия.

Стратегиями предприятий в данной задаче являются их решения относительно технологий производства продукции. Эти решения определяют себестоимость и цену реализации единицы продукции. В задаче необходимо определить:

1. Существует ли в данной задаче ситуация равновесия при выборе технологий производства продукции обоими предприятиями?

2. Существуют ли технологии, которые предприятия заведомо не будут выбирать вследствие невыгодности?

3. Сколько продукции будет реализовано в ситуации равновесия? Какое предприятие окажется в выигрышном положении?

Решение задачи

1. Определим экономический смысл коэффициентов выигрышей в платёжной матрице задачи. Каждое предприятие стремится к максимизации прибыли от производства продукции. Но кроме того, в данном случае предприятия ведут борьбу за рынок продукции в регионе. При этом выигрыш одного предприятия означает проигрыш другого. Такая задача может быть сведена к матричной игре с нулевой суммой. При этом коэффициентами выигрышей будут значения разницы прибыли предприятия 1 и предприятия 2 от производства продукции. В случае, если эта разница положительна, выигрывает предприятие 1, а в случае, если она отрицательна - предприятие2.

2. Рассчитаем коэффициенты выигрышей платёжной матрицы. Для этого необходимо определить значения прибыли предприятия 1 и предприятия 2 от производства продукции. Прибыль предприятия в данной задаче зависит:

- от цены и себестоимости продукции;

- от количества продукции, приобретаемой населением региона;

- от доли продукции, приобретённой населением у предприятия.

Таким образом, значения разницы прибыли предприятий, соответствующие коэффициентам платёжной матрицы, необходимо определить по формуле (1):

D = p(SR1-SC1) - (1-p) (SR2-SC2) (1),

где D - значение разницы прибыли от производства продукции предприятия 1 и предприятия 2;

p - доля продукции предприятия 1, приобретаемой населением региона;

S - количество продукции, приобретаемой населением региона;

R1 и R2 - цены реализации единицы продукции предприятиями 1 и 2;

C1 и C2 - полная себестоимость единицы продукции, произведённой на предприятиях 1 и 2.

Вычислим один из коэффициентов платёжной матрицы.

Пусть, например, предприятие 1 принимает решение о производстве продукции в соответствии с технологией III, а предприятие 2 - в соответствии с технологией II. Тогда цена реализации единицы. продукции для предприятия 1 составит 2 д.е. при себестоимости единицы. продукции 1,5 д.е. Для предприятия 2 цена реализации единицы. продукции составит 6 д.е. при себестоимости 4 д.е. (табл. 1.1).

Количество продукции, которое население региона приобретёт при средней цене 4 д.е., равно 4 тыс. ед. (таблица 1.2). Доля продукции, которую население приобретёт у предприятия 1, составит 0,85, а у предприятия 2 - 0,15 (табл. 1.3). Вычислим коэффициент платёжной матрицы a32 по формуле (1): a32 = 0,85(42-41,5) - 0,15(46-44) = 0,5 тыс. ед. где i=3 - номер технологии первого предприятия, а j=2 - номер технологии второго предприятия.

Аналогично вычислим все коэффициенты платёжной матрицы. В платёжной матрице стратегии A1 - A3 - представляют собой решения о технологиях производства продукции предприятием 1, стратегии B1 - B3 - решения о технологиях производства продукции предприятием 2, коэффициенты выигрышей - разницу прибыли предприятия 1 и предприятия 2. Платёжная матрица в игре «Борьба двух предприятий за рынок продукции региона».

B1

B2

B3

Minj

A1

0,17

0,62

0,24

0.17

A2

3

-1,5

-0,8

-1.5

A3

0,9

0,5

0,4

0.4

Maxi

3

0.62

0.4

В данной матрице нет ни доминируемых, ни дублирующих стратегий. Это значит, что для обоих предприятий нет заведомо невыгодных технологий производства продукции. Определим минимальные элементы строк матрицы. Для предприятия 1 каждый из этих элементов имеет значение минимально гарантированного выигрыша при выборе соответствующей стратегии. Минимальные элементы матрицы по строкам имеют значения: 0,17, -1,5, 0,4.

Определим максимальные элементы столбцов матрицы. Для предприятия 2 каждый из этих элементов также имеет значение минимально гарантированного выигрыша при выборе соответствующей стратегии. Максимальные элементы матрицы по столбцам имеют значения: 3, 0,62, 0,4.

Нижняя цена игры в матрице равна 0,4. Верхняя цена игры также равна 0,4. Таким образом, нижняя и верхняя цена игры в матрице совпадают. Это значит, что имеется технология производства продукции, которая является оптимальной для обоих предприятий в условиях данной задачи. Эта технология III, которая соответствует стратегиям A3 предприятия 1 и B3 предприятия 2. Стратегии A3 и B3 - чистые оптимальные стратегии в данной задаче.

Значение разницы прибыли предприятия 1 и предприятия 2 при выборе чистой оптимальной стратегии положительно. Это означает, что предприятие 1 выиграет в данной игре. Выигрыш предприятия 1 составит 0,4 тыс. д.е. При этом на рынке будет реализовано 5 тыс. ед. продукции (реализация равна спросу на продукцию, таблица 1.2).. Оба предприятия установят цену за единицу продукции в 2 д.е. При этом для первого предприятия полная себестоимость единицы продукции составит 1,5 д.е., а для второго - 1 д.е (таблица 1.1). Предприятие 1 окажется в выигрыше лишь за счёт высокой доли продукции, которую приобретёт у него население.

Смешанные стратегии в матричных играх

Понятие о матричных играх со смешанным расширением

Исследование в матричных играх начинается с нахождения её чистой цены. Если матричная игра имеет решение в чистых стратегиях, то нахождением чистой цены заканчивается исследование игры. Если же в игре нет решения в чистых стратегиях, то можно найти нижнюю и верхнюю цены этой игры, которые указывают, что игрок 1 не должен надеяться на выигрыш больший, чем верхняя цена игры, и может быть уверен в получении выигрыша не меньше нижней цены игры. Улучшение решений матричных игр следует искать в использовании секретности применения чистых стратегий и возможности многократного повторения игр в виде партии. Этот результат достигается путём применения чистых стратегий случайно, с определённой вероятностью.

Определение. Смешанной стратегией игрока называется полный набор чистых стратегий, применённых в соответствии с установленным распределением вероятностей. Матричная игра, решаемая с использованием смешанных стратегий, называется игрой со смешаннымрасширением.

Стратегии, применённые с вероятностью, отличной от нуля, называются активными стратегиями.

Доказано, что для всех игр со смешанным расширением существует оптимальная смешанная стратегия, значение выигрыша при выборе которой находится в интервале между нижней и верхней ценой игры: V Vв.

При этом условии величина V называется ценой игры.

Кроме того, доказано, что, если один из игроков придерживается своей оптимальной смешанной стратегии, то выигрыш остаётся неизменным и равным цене игры V, независимо от того, каких стратегий придерживается другой игрок, если только он не выходит за пределы своих активных стратегий. Поэтому, для достижения наибольшего гарантированного выигрыша второму игроку также необходимо придерживаться своей оптимальной смешанной стратегии.

Решение матричных игр со смешанным расширениемметодами линейного программирования

Решение матричной игры со смешанным расширением - это определение оптимальных смешанных стратегий, то есть нахождение таких значений вероятностей выбора чистых стратегий для обоих игроков, при которых они достигают наибольшего выигрыша.

Для матричной игры, платёжная матрица которой показана на рис. 1.1, Vв, определим такие значения вероятностей выбора стратегий для игрока 1 (p1, p2,…, pm) и для игрока 2 (q1, q2,…, qn), при которых игроки достигали бы своего максимально гарантированного выигрыша.

Если один из игроков придерживается своей оптимальной стратегии, то, по условию задачи, его выигрыш не может быть меньше цены игры V. Поэтому данная задача может быть представлена для игроков в виде следующих систем линейных неравенств:

Для первого игрока:

Для второго игрока:

Чтобы определить значение V, разделим обе части каждого из уравнений на V. Величину pi/V обозначим через xi, а qj/V - через yj.

Для игрока 1 получим следующую систему неравенств, из которой найдём значение 1/v:

Для игрока 1 необходимо найти максимальную цену игры (V). Следовательно, значение 1/V должно стремиться к минимуму.

Целевая функция задачи будет иметь следующий вид:

min Z = min 1/V = min (x1 + x2 + + xm)

Для игрока 2 получим следующую систему неравенств, из которой найдём значение 1/v:

Для игрока 2 необходимо найти минимальную цену игры (V). Следовательно, значение 1/V должно стремиться к максимуму.

Целевая функция задачи будет иметь следующий вид:

Все переменные в данных системах линейных неравенств должны быть неотрицательными: xi = pi/V, а yi = qj/V. Значения pi и qj не могут быть отрицательными, так как являются значениями вероятностей выбора стратегий игроков. Поэтому необходимо, чтобы значение цены игры V не было отрицательным. Цена игры вычисляется на основе коэффициентов выигрышей платёжной матрицы. Поэтому, для того, чтобы гарантировать условие неотрицательности для всех переменных, необходимо, чтобы все коэффициенты матрицы были неотрицательными. Этого можно добиться, прибавив перед началом решения задачи к каждому коэффициенту матрицы число K, соответствующее модулю наименьшего отрицательного коэффициента матрицы. Тогда в ходе решения задачи будет определена не цена игры, а величина

V* = V + K

Для решения задач линейного программирования используется симплекс-метод. [1, 5].

В результате решения определяются значения целевых функций (для обоих игроков эти значения совпадают), а также значения переменных xi и yj.

Величина V* определяется по формуле: V* = 1/z

Значения вероятностей выбора стратегий определяются: для игрока 1: Pi = xiV*: для игрока 2: qi = yiV*.

Для определения цены игры V из величины V* необходимо вычесть число K.

Пример решения матричной игры со смешаннымрасширением

Рассмотрим пример решения матричной игры со смешанным расширением. Платёжную матрицу игры составим на основе исходных данных, заменив лишь значения долей продукции предприятия 1, приобретаемой населением в зависимости от соотношений цен (табл. 2.1).

Доля продукции предприятия 1, приобретаемой населением в зависимости от соотношения цен на продукцию

Цена реализации 1 ед. продукции, д.е.

Доля продукции предприятия 1, купленной населением

Предп. 1

Предп. 2

10

10

0,31

10

6

0,33

10

2

0,18

6

10

0,7

6

6

0,3

6

2

0,2

2

10

0,9

2

6

0,85

2

2

0,69

Применив к исходным данным задачи формулу (1) определения разницы прибыли от производства продукции, получим следующую платёжную матрицу

Платёжная матрица в игре «Борьба двух предприятий за рынок продукции региона»

B1

B2

B3

minj

A1

0,17

0,62

0,24

0.17

A2

3

-1,5

-0,8

-1.5

A3

0,75

0,5

0,175

0,175

maxi

3

0.62

0.24

В данной матрице нет доминируемых или дублирующих стратегий. Нижняя цена игры равна 0,175, а верхняя цена игры равна 0,24. Нижняя цена игры не равна верхней. Поэтому решения в чистых стратегиях не существует и для каждого из игроков необходимо найти оптимальную смешанную стратегию.

Решение задачи

1. В данной матрице имеются отрицательные коэффициенты. Для соблюдения условия неотрицательности в задачах линейного программирования прибавим к каждому коэффициенту матрицы модуль минимального отрицательного коэффициента. В данной задаче к каждому коэффициенту матрицы необходимо прибавить число 1,5 - значение модуля наименьшего отрицательного элемента матрицы. Получим платёжную матрицу, преобразованную для выполнения условия неотрицательности

Платёжная матрица, преобразованная для выполнения условия неотрицательности

B1

B2

B3

A1

1,67

2,12

1,74

A2

4,5

0

0,7

A3

2,25

2

1,675

2. Опишем задачу линейного программирования для каждого игрока в виде системы линейных неравенств:

Для игрока 1:

1,67x1 + 4,5x2 + 2,25x3 1

2,12x1 + 0x2 + 2x3 1

1,74x1 + 0,7x2 + 1,675x3 1

x1 0; x2 0; x3 0

min Z = x1 + x2 + x3

Для игрока 2:

1,67y1 + 2,12y2 + 1,74y3 1

4,5y1 + 0y2 + 0,7y3 1

2,25y1 + 2y2 + 1,675y3 1

y1 0; y2 0; y3 0

max Z = y1 + y2 + y3

3. Решим обе задачи с использованием симплекс-метода, применяя программный комплекс "Линейная оптимизация".

В результате решения задачи получим следующие значения целевой функции и переменных:

Z = 0,5771

V* = 1/0,5771 = 1,7328

x1 = 0,5144; x2 = 0; x3 = 0,0626

y1 = 0,0582; y3 = 0,5189

4. Для определения значений вероятностей выбора стратегий игроков 1 и 2 умножим значения переменных на V*. P1 = x1V* = 0,8914, p2 =0, p3 = x3V* = 0,1083: q1 = y1V* = 0,1008, q2 = 0, q3 = y3V* = 0,8991.

5. Определим значение цены игры. Для этого из величины V* вычтем 1,5 (значение модуля наименьшего отрицательного элемента).

V = 1,7328 - 1,5 = 0,2328

Таким образом, в данной игре выиграет предприятие 1 (значение V > 0). Для достижения своей оптимальной стратегии (получения максимального математического ожидания гарантированного выигрыша) предприятие 1 должно выбирать технологию 1 с вероятностью 0,8914, а технологию 3 - с вероятностью 0,1083. Предприятие 2, соответственно, должно выбирать технологию 1 с вероятностью 0,1008, а технологию 3 - с вероятностью 0,8991. Значение математического ожидания выигрыша предприятия 1 составит 0,2328 тыс. д.е.

...

Подобные документы

  • Принятие 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 05.05.2010

  • Определение 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

  • Теория игр - математическая теория конфликтных ситуаций. Разработка математической модели игры двух лиц с нулевой суммой, ее реализация в виде программных кодов. Метод решения задачи. Входные и выходные данные. Программа, руководство пользователя.

    курсовая работа [318,4 K], добавлен 17.08.2013

  • Теория игр – раздел математики, предметом которого является изучение математических моделей принятия оптимальных решений в условиях конфликта. Итеративный метод Брауна-Робинсона. Монотонный итеративный алгоритм решения матричных игр.

    дипломная работа [81,0 K], добавлен 08.08.2007

  • Элементарная теория сравнений. Диофантовы приближения. Определения и свойства сравнений. Теорема Эйлера, теорема Ферма. Китайская теорема об остатках, ее обобщение Цинь Цзюшао. Применение к решению олимпиадных задач. Применение к открытию сейфа в банке.

    курсовая работа [243,5 K], добавлен 29.09.2015

  • Основные понятия математического моделирования, характеристика этапов создания моделей задач планирования производства и транспортных задач; аналитический и программный подходы к их решению. Симплекс-метод решения задач линейного программирования.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 11.12.2011

  • Путь Пифагора к знаниям, источники его учения и научная деятельность. Формулировка теоремы Пифагора, ее простейшее доказательство на примере равнобедренного прямоугольного треугольника. Применение изучаемой теоремы для решения геометрических задач.

    презентация [174,3 K], добавлен 18.12.2012

  • Методы решения задач с экономическим содержанием повышенного уровня сложности. Выявление структуры экономических задач на проценты. Вывод формул для решения задач на равные размеры выплат. Решение задач на сокращение остатка на одну долю от целого.

    курсовая работа [488,3 K], добавлен 22.05.2022

  • Понятие теории игр как раздела математики, предмет которого - анализ принятия оптимальных решений в условиях конфликта. Общие понятия в теории игр. Коалиция интересов, кооперативная или коалиционная игра. Свойства стратегических эквивалентных игр.

    реферат [46,6 K], добавлен 06.05.2010

  • Общая характеристика сходимости последовательностей случайных величин и вероятностных распределений. Значение метода характеристических функций в теории вероятностей. Методика решения задач о типах сходимости. Анализ теоремы Ляпунова и Линдеберга.

    курсовая работа [2,6 M], добавлен 22.07.2011

  • Теорема отсчетов Котельникова-Шеннона и ее обобщения. Постановки задач теории приближения. Сигналы с дискретным временем. Характеристики наилучших приближений. Теорема отсчетов для цифровой обработки случайных сигналов. Дискретизация непрерывной функции.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 08.08.2012

  • Биография Менелая Александрийского - древнегреческого астронома и математика. Формулировка и доказательство теоремы Менелая для плоского случая, при переносе центральным проектированием на сферу. Применение теоремы для решения прикладных задач.

    презентация [1,8 M], добавлен 17.11.2013

  • Основополагающие понятия теории графов и теории групп. Определение эквивалентности, порождаемой группой подстановок, и доказательство леммы Бернсайда о числе классов такой эквивалентности. Сущность перечня конфигурации, доказательство теоремы Пойа.

    курсовая работа [682,9 K], добавлен 20.05.2013

  • Изучение общих сведений о матричных и антагонистических играх. Понятие позиционной игры, дерева, информационного множества. Рассмотрение принципа максимина и принципа равновесия. Оптимальность по Парето. Позиционная неантагонистическая игра, ее свойства.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 17.10.2014

  • Теорема Піфагора - важливий інструмент геометричних обчислень, її простота, значення; історичні відомості. Теорема Піфагора на площині та у просторі, її стереометричний аналог; цілочислові прямокутні трикутники. Доведення теореми, класифікація задач.

    курсовая работа [2,5 M], добавлен 16.05.2011

  • Задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений. Квадратурные формулы. Теоретические основы метода сеток для решения задачи Коши. Погрешность аппроксимации, устойчивость, основная теорема метода сеток. Схема предиктор-корректор 2-го порядка.

    реферат [47,4 K], добавлен 07.12.2013

  • Применение граф-схем - кратчайший путь доказательства теорем. Нахождение искомых величин путем рассуждений. Алгоритм решения логических задач методами таблицы и блок-схемы. История появления теории траекторий (математического бильярда), ее преимущества.

    реферат [448,4 K], добавлен 21.01.2011

  • Применение теоремы Лагранжа при решении задач. Ее использование при решении неравенств и уравнений, при нахождении числа корней некоторого уравнения. Решение задач с использованием условия монотонности. Связи между возрастанием или убыванием функции.

    реферат [726,8 K], добавлен 14.03.2013

  • Поиск оптимальных значений некоторых параметров в процессе решения задачи оптимизации. Сравнение двух альтернативных решений с помощью целевой функции. Теорема Вейерштрасса. Численные методы поиска экстремальных значений функций. Погрешность решения.

    презентация [80,6 K], добавлен 18.04.2013

  • Структура 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 20.02.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.