Теоретико-игровые модели на линейных когнитивных картах

Проведен комплексный анализ возможности и целесообразности совместного использования теоретико-игровых и когнитивных моделей для описания сложных систем. В целях интеграции этих двух подходов классифицированы возникающие на их пересечении задачи.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 19.01.2018
Размер файла 45,2 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/

ТЕОРЕТИКО-ИГРОВЫЕ МОДЕЛИ НА ЛИНЕЙНЫХ КОГНИТИВНЫХ КАРТАХ

Куливец С.Г., аспирант

Институт проблем управления РАН им. В.А. Трапезникова

e-mail: skulivec@yandex.ru

Рассмотрим игру n () лиц на линейной когнитивной карте (ЛКК)

(1)

Здесь:

· N={1,…,n} - множество игроков;

· M={1,…,m} - множество факторов ЛКК;

· , - множество факторов ЛКК доступных для управления i-м игроком (управляемые факторы для i-го игрока), обозначим количество факторов в через ;

· Стратегия i-го игрока задается вектором , здесь ;

· - множество целевых функций игроков;

· С - линейная когнитивная карта.

Под линейной когнитивной картой мы будем понимать взвешенный орграф, вершины и дуги которого удовлетворяют нижеописанным условиям, и задано правило динамики значений вершин. Каждая вершина этого орграфа представляет фактор из предметной области. Ориентированные дуги представляют причинно-следственные связи между факторами в предметной области. Фактор-причина - это фактор, из которого выходит дуга, а фактор-следствие ecть фактор, в который она входит. Абсолютное значение веса дуги задает силу этой связи. Знак веса дуги в орграфе задает вид связи: положительный знак говорит о прямой причинно-следственной связи, отрицательный знак - об обратной причинно-следственной связи. Далее в работе под матрицей смежности орграфа W мы будем понимать матрицу, элементы которой соответствуют весам дуг, задающих силу и вид причинно-следственных связей., оценка силы причинно-следственной связи j-го фактора-причины на i-й фактор-следствие.

Определение: Причинно-следственная связь между факторами называется прямой, если увеличение значения фактора-причины приводит к увеличению значения фактора-следствия, а уменьшение значения фактора-причины приводит к уменьшению значения фактора-следствия. Причинно-следственная связь между факторами называется обратной, если увеличение значения фактора-причины приводит к уменьшению значения фактора-следствия, а уменьшение значения фактора-причины приводит к увеличению значения фактора-следствия.

Пусть время дискретно и начальному состоянию системы соответствует нулевой момент времени. Значения факторов в нулевой момент времени обозначим вектором действительных чисел . Начальные возмущения для каждого фактора также выражены в виде вектора действительных чисел . Динамика значений факторов в системе определяется уравнением

, где (2)

игровой модель линейный когнитивный

Здесь - элементы W (матрицы смежности орграфа). Здесь и далее будем предполагать, что собственные значения матрицы W содержатся внутри окружности единичного радиуса на комплексной плоскости. Это обеспечивает согласно теореме из [1] абсолютную устойчивость автономного импульсного процесса, т.е. ряд из последовательных приращений для каждого фактора сходится и его можно представить в виде

,

где [1]. ЗдесьЕ - единичная матрица.

Таким образом, получаем для j-го элемента

(3)

Здесь - элементы матрицы транзитивного замыкания Q для матрицы смежности орграфа W. Это предположение позволяет нам рассматривать в качестве результата выбора из возможных стратегий игроков значения факторов, после того как импульсный процесс сойдется:

, (4)

Таким образом, вектор действительных значений определяет конечное состояние системы, на основе которого будут определяться значения целевых функций.

В игре на линейной когнитивной карте стратегией i-го игрока будет вектор, составленный из начальных возмущений для управляемых факторов из (, ).

В данной работе развивается описание игры на линейной когнитивной карте, представленное в работе [2].

Цели игрока могут быть представлены двумя видами:

· Заданием желаемого направления для изменения (увеличения или уменьшения) значения целевого фактора;

· Удержанием значения целевого фактора вблизи желаемого значения.

Для каждого из вариантов могут быть построены соответствующие целевые функции. Важно подчеркнуть, что далее мы будем рассматривать две отдельные задачи, в каждой из которых цели игроков определяются только одним из двух описанных вариантов. Отметим, что целевых факторов у каждого из игроков может быть несколько и для каждого из них будет свое желаемое направление для изменения, либо свое желаемое значение. Поэтому целевые функции должны учитывать совокупность интересов игрока по каждому из целевых факторов. Целевые функции игроков будем записывать таким образом, чтобы для достижения своей цели игроки максимизировали значение своей целевой функции.

Рассмотрим случай, когда цель игрока можно рассматривать как задание желаемых направлений для изменения (увеличение, уменьшение) значений целевых факторов. В этом случае целевая функция i-го игрока может быть представлена в виде

(5)

Здесь - значение j-го фактора в конечном состоянии, - начальное значение j-го фактора, - «доля важности» j-го фактора, как целевого фактора, среди остальных целевых факторов i-го игрока, , . Знак коэффициента отражает желаемое направление изменения значения фактора. Если , то i-й игрок стремится увеличить значение j-го фактора. Если , то i-й игрок стремится уменьшить значение j-го фактора. Если , то i-му игроку безразлично значение j-го фактора. Факторы, разность междуначальным и конечным значениями которых представлены в (5) с коэффициентом , мы будем называть целевыми факторами для i-го игрока. Представление целевой функции для i-го игрока (5) не выражает в явном виде зависимость выигрыша i-го игрока от действий всех игроков. Для того чтобы эта зависимость была видна, преобразуем вид целевой функции. В (5) вместо подставим правую часть выражения (4).

Далее, используя выражение (3), получаем

(6)

Обозначим , тогда целевую функцию i-го игрока можно записать в виде

(7)

Вид (7) целевой функции i-го игрока в явном виде выражает зависимость выигрыша i-го игрока от действий всех игроков.

Определение: Вектор действий (стратегий) всех игроков, кроме i-го, называется обстановкой игры для i-го игрока (). Напомним, что здесь - стратегия q-ого игрока, .

Определение: Стратегия называется доминантной стратегией игрока i, если для любой обстановки и для любых стратегий i-го игрока справедливо неравенство . Здесь - целевая функция i-го игрока. Другими словами, если у игрока, независимо от действий противников, есть стратегия, дающая максимальный выигрыш по сравнению с его другими стратегиями, то эта стратегия называется доминантной.

Целесообразность использования каждым игроком своих доминантных стратегий очевидна.

Разделим запись суммы в (7) на две суммы: первая сумма по начальным возмущениям управляемых факторов i-го игрока (стратегииi-го игрока), вторая сумма по начальным возмущениям управляемых факторов остальных игроков (обстановке игры для i-го игрока).

(8)

Здесь - векторы, составленные из соответствующих коэффициентов в первой и второй сумме, - транспонированные вектора стратегии и обстановки игры, соответственно, для i-го игрока. Представление целевой функции i-го игрока в виде (8) позволяет аддитивно разделить зависимость значения целевой функции от выбранной игроком стратегии и от обстановки игры для него. Исходя из определения доминантной стратегии можно утверждать, что для i-го игрока существует доминантная стратегия, если существует хотя бы один вектор , такой что для любых векторов , выполняется неравенство

,

либо, после сокращения одинаковых слагаемых, неравенство

.

Другими словами, для существования доминантной стратегии игрока необходимо и достаточно, чтобы первое слагаемое в записи (8) достигало своего максимума на множестве стратегий , а будет доминантной стратегией игрока [3].

В случае функция в силу линейности не имеет максимума на. Для того, чтобы у линейной функции был максимум на , достаточно, чтобы множество стратегий игрока было компактным множеством. Для целевой функции вида (5) будем рассматривать в качестве множества стратегий i-го игрока компактное множество вида , где - ограничения на начальные возмущения системы, .

Введенные ограничения на , позволяют определить доминантную стратегию для i-го игрока в случае целевой функции (5). Исходя из очевидно, что доминантную стратегию i-го игрока можно вычислять согласно правилу:

, . (9)

Проведенные рассуждения для произвольного игрока i позволяют вычислить доминантные стратегии для каждого игрока из N.

Определение: Если для каждого игрока i существует доминантная стратегия, то их совокупность называется равновесием в доминантных стратегиях (РДС).

Решением игры (1) с целевыми функциями игроков вида (5) будет РДС. Доминантные стратегии игроков можно вычислять по формуле (9).

Рассмотрим случай, когда цель игрока можно рассматривать как удержание значений целевых факторов вблизи желаемых значений. В этом случае целевая функция i-го игрока может быть представлена в виде

(10)

Здесь - значение j-го фактора в конечном состоянии, - желаемое значение j-го фактора для i-го игрока, - «доля важности» j-го фактора, как целевого фактора, среди остальных целевых факторов i-го игрока, , .

Представление целевой функции для i-го игрока (10) не выражает в явном виде зависимость выигрыша i-го игрока от действий всех игроков. Для того чтобы эта зависимость была видна, преобразуем вид целевой функции. В (10) вместо подставим правую часть выражения (4).

(11)

В (11) через обозначена разность .

Определение: Ситуация называется ситуацией равновесия по Нэшу (в чистых стратегиях), если для всех и , справедливо неравенство . [3]

Ситуация равновесия Нэша характеризуется тем, что отклонение от данной ситуации равновесия одним из игроков не может увеличить его выигрыша, и, таким образом, рациональной стратегией каждого игрока должна быть реализация этого равновесия. Отметим, что ситуация равновесия по Нэшу в чистых стратегиях для игры может не существовать или быть не единственной.

В теории игр известна теорема

Теорема Если в непрерывной игре множества стратегий - выпуклые подмножества линейных метрических пространств, для каждого игрока i функция выигрыша непрерывна по всем переменным и строго вогнута по переменной , то в этой игре существует равновесие Нэша в чистых стратегиях. [3]

Игра (1) с целевой функцией (10) (преобразованной к виду (11)) удовлетворяет условиям теоремы. Множество равновесий Нэша в чистых стратегиях можно найти из решения системы уравнений: , , . Более детально:

,

,

,

, .

В преобразованном виде

, , (12)

Полагаем в (12), что , т.е. для всех неуправляемых факторов.

Множество решений системы линейных алгебраических уравнений (12) будет множеством ситуаций равновесия по Нэшу в чистых стратегиях для игры (1) с целевыми функциями игроков вида (10).

Литература

1. Робертс Ф. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. - М.: Наука, 1986.

2. Новиков Д.А. «Когнитивные игры»: линейная импульсная модель. Проблемы управления. № 3, 2008 г.

3. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. - М.: ИПУ РАН, 2005.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Изучение понятия и предмета когнитивных технологий. Обозначение роли когнитивных технологий в языке и речи. Выявление наиболее эффективных способов применения технологий при переводе текстов. Перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера.

    курсовая работа [32,1 K], добавлен 06.04.2015

  • Исторические сведения о развивающих детских картах и традиция использования в России. Психология восприятия цвета у ребенка. Разнообразие техник дизайна. Использование элементов декоративной переработки представителей животного мира в графическом дизайне.

    курсовая работа [4,6 M], добавлен 01.06.2015

  • Теоретико-методологические основы моделирования интеграционных экспертных систем. Направления повышения эффективности адаптивных систем обнаружения сетевых аномалий. Математическая реализация модели адаптивных систем обнаружения сетевых аномалий.

    дипломная работа [5,1 M], добавлен 03.01.2023

  • Использование языка GPSS для описания модели автосервиса, обслуживающего автомобили различных моделей с учетом их приоритета. Сущность и возможности имитационного моделирования. Разработка GPSS-модели функционирования ремонтных работ в автосервисе.

    курсовая работа [259,4 K], добавлен 08.05.2013

  • Задачи продления жизненного цикла модели, проблемы ее старения. Анализ эволюции систем автоматизации технологического назначения как объективный источник воздействия на текущее состояние модели и вызывающий девиацию ее функциональных возможностей.

    статья [110,8 K], добавлен 29.10.2013

  • Методы решения систем линейных уравнений трехдигонального вида: прогонки, встречных прогонок, циклической редукции. Параллельные алгоритмы решения. Метод декомпозиции области. Основные возможности и особенности технологии CUDA. Анализ ускорения алгоритма.

    дипломная работа [1,4 M], добавлен 21.06.2013

  • Основные понятия реляционной модели данных. Отношение атрибутов внутри модели. Контроль ссылочной целостности (анализ содержимого ключевых полей связанных таблиц). Нормализация отношений реляционной базы данных. Теоретико-множественные операции.

    реферат [69,8 K], добавлен 19.12.2011

  • Исследование содержания и анализ оформления игровых сайтов. Пояснение целесообразности использования программных средств, для создания узла. Разработка требований к Web-узлу, тестирование и анализ эффективности его работы, структура и элементы сайта.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 13.12.2013

  • Системы линейных алгебраических уравнений. Код программы для решения систем линейных алгебраических уравнений. Математические и алгоритмические основы решения задачи методом Гаусса. Программная реализация решения. Алгоритмы запоминания коэффициентов.

    лабораторная работа [23,5 K], добавлен 23.09.2014

  • Определения и классификация математических моделей. Возможности системы, распечатка документа MathCAD. Описание математической модели. Анализ исходных данных и результатов. Графическая схема алгоритма и ее описание. Алгоритмический анализ задачи.

    курсовая работа [621,4 K], добавлен 21.01.2013

  • Разработка программного продукта для решения систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса с помощью ЭВМ. Математическое описание объекта моделирования, начальные и граничные условия. Алгоритм реализации задачи. Использование модуля CRT.

    курсовая работа [269,6 K], добавлен 07.01.2016

  • Рассмотрение двух способов решения систем линейных алгебраических уравнений: точечные и приближенные. Использование при программировании метода Гаусса с выбором главного элемента в матрице и принципа Зейделя. Применение простой итерации решения уравнения.

    курсовая работа [879,8 K], добавлен 05.06.2012

  • Характеристика электрических систем в установившихся режимах. Классификация кибернетических систем. Развитие методов моделирования сложных систем и оптимизация на электронных вычислительных машинах моделей в алгоритмическом и программном аспекте.

    реферат [27,3 K], добавлен 18.01.2015

  • Понятие и классификация информационных систем, их типы и функциональные особенности: связи, хранения и обработки информации, поисковые. Процесс устаревания данных систем, их значение и задачи в мире, сферы использования и возможности, управление.

    презентация [555,0 K], добавлен 10.03.2015

  • Mathcad и его основные понятия. Возможности и функции системы в матричных исчислениях. Простейшие операции с матрицами. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Собственные векторы. Разложение Холецкого. Элементарная теория линейных операторов.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 25.11.2014

  • Анализ основных этапов решения задачи синтеза регуляторов в классе линейных стационарных систем. Нахождение оптимальных настроек регулятора и передаточной функции замкнутой системы. Изучение состава и структуры системы автоматизированного управления.

    контрольная работа [3,0 M], добавлен 11.05.2012

  • Программирование линейных и ветвящихся процессов; циклов с предусловием, постусловием и параметром для вычисления сложных сумм и произведений рядов; таблицы значений функции двух переменных. Блок-схемы алгоритмов. Тексты программ и результаты их работы.

    курсовая работа [2,4 M], добавлен 11.03.2015

  • Изучение современных компьютерных программ манипуляции с цветом. Исследование систем соответствия цветов и цветовых режимов. Описания особенностей аддитивных, субтрактивных и перцепционных цветовых моделей. Работа с цветом в трехмерном пространстве.

    презентация [2,6 M], добавлен 12.02.2014

  • Сравнительный анализ основных программ по созданию шрифтов Adobe Photoshop и CorelDraw, их интерфейса. Оценка экономической целесообразности использования этих программ. Нормы и требования охраны труда на рабочем месте оператора компьютерного набора.

    дипломная работа [947,8 K], добавлен 23.07.2010

  • Основные понятия агентов, термины и определения, принципы классификации. Линейные модели многоагентных систем. Постановка задачи линейного программирования, свойства ее решений. Графический и симплексный способы решения ЗЛП. Использование Microsoft Excel.

    курсовая работа [662,4 K], добавлен 03.11.2014

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.