Нижняя цена данной игры α=1/2, верхняя цена β=3/4, седловая точка отсутствует. После исключения заведомо невыгодных стратегий В4 и B5 применение любого из рассмотренных методов приводит к результату: P*=(0,375; 0,625), Q*=(0,25; 0,75; 0; 0; 0), V=0,625.

С практической точки зрения фирме А следует порекомендовать при многократном повторении рассматриваемой ситуации в пяти случаях из восьми направлять обе партии продукции в один регион (на одну биржу и т.п.) из четырех возможных. Однако с учетом величины цены игры (вероятности реализации хотя бы одной партии продукции) немногим более 0,5 предпочтительной представляется рекомендация отказаться от таких торговых операций, так как даже небольшое их количество может привести к банкротству.

6. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МАТРИЧНЫЕ ИГРЫ

Статистической матричной игрой называют одношаговую игровую задачу, в которой одна из сторон может рассматриваться как нейтральная. Она выбирает свою стратегию произвольно или случайно, не преследуя цели получения наилучшего результата в данной игре. Поэтому для статистической матричной игры часто используют название «игра с природой», имея в виду, что целью решения игры является обоснование выбора оптимальной стратегии для стороны А (максимизирующей стороны), а сторона В играет роль нейтральной стороны – «природы» и обозначается буквой «П». Соответственно стратегию стороны П называют

состоянием природы.

Для игры с природой (табл. 54) можно выделить два основных варианта постановки задачи.

Таблица 54

Стратегии	П1	П2	…	Пj	…	Пn	α
А1	a11	a12	… a1j		… a1n		α1
А2	a21	a22	… a2j		… a2n		α2
…	…	…	…	…	…	…	…
Аi	ai1	ai2	… aij		… ain		αi
…	…	…	…	…	…	…	…
Аm	am1	am2	… amj		… amn		αm

154

Неопределенность: распределения вероятностей состояний природы не существует или учет такого распределения нецелесообразен, например, если требуется выбрать стратегию для единственной партии игры или заведомо малого количества партий.

Случайность: учитывается некоторое априорно известное распределение вероятностей состояний природы, возможно, известное неточно.

Рассмотрим некоторые наиболее известные правила (критерии) выбора решения в статистической матричной игре [11].

Далее через αi будем обозначать прогнозируемый в соответствии с применяемым критерием выигрыш стороны А при примене-

нии ею чистой стратегии Ai, через α – максимальный прогнозируемый выигрыш, определяющий выбор оптимальной стратегии.

Для ситуации неопределенности можно выделить следующие критерии или позиции, принимаемые за основу при выборе стратегии:

1а – максиминный критерий Вальда (позиция крайнего пессимизма) основан на гипотезе о том, что при любом выборе стратегии стороны А состояние природы всякий раз оказывается наихудшим из возможных (природа неосознанно ведет себя как игрок с противоположными интересами). В этом случае прогнозируемый выигрыш совпадает с гарантированным выигрышем в страте-

гической матричной игре, α – с нижней ценой стратегической матричной игры, и для стороны А выбирается максиминная стра-

тегия: А*~α = max min αij .

i j

1б – позиция крайнего оптимизма – предполагается, что при-

рода неосознанно «подыгрывает» стороне А: А*~α = max maxαij .

i j

1в – позиция компромисса (между пессимистической и опти-

мистической позициями): А*~α = max min αij + maxαij .
i	j	j
	1	n
1г – позиция нейтралитета: А*~α = max		∑αij	.
i	n j=1

1д – критерий пессимизма-оптимизма Гурвица – обобщенный

по	отношению		к	критериям			1а,	1б	и	1в:
						, где	c – коэффициент пес-
А*~α = max c min αij +(1				−c)maxαij
	i	j		j

155

симизма, выбираемый в диапазоне [0; 1]. В частных случаях: при c=0 приходим к позиции крайнего оптимизма, при c=1 – к позиции крайнего пессимизма, при c=0,5 – к позиции компромисса.

1е – критерий минимаксного риска Сэвиджа (позиция относительного пессимизма) оперирует величиной риска – величиной недополученного выигрыша из-за незнания будущего состояния природы и невозможности заранее выбрать соответствующую ему наилучшую стратегию. Величина риска для i-й стратегии при j-м состоянии природы определяется следующим образом:

rij = max aij −aij . Пессимизм здесь проявляется как гипотеза о

i

том, что состояние природы всегда оказывается наихудшим, т. е. обеспечивает максимально возможный при выбранной i-й стратегии недополученный выигрыш. Правило выбора оптимальной стратегии стороны А сводится к его минимизации:

А*~α = min max r								−a
			= min max max a						.
i	j	ij	i	j		i	ij		ij

Для ситуации случайности рассматривается априорно известное распределение вероятностей состояний природы

n
(q1 ,q2 ,…qn ), ∑q j =1	. Наиболее известны следующие крите-
j=1
рии:
		n
2а – критерий Байеса-Лапласа: А*~α = max		∑q jαij . В случае
	i j=1

равномерного распределения вероятностей состояний природы критерий эквивалентен 1г.

2б – критерий Ходжа-Лемана – оперирует коэффициентом доверия к рассматриваемому распределению вероятностей c [0;1]:

		n
А*~α = max c ∑q jαij + (1			− c)min aij . В частных случаях при c=1
i		j=1	j

получаем критерий Байеса-Лапласа, при c=0 – критерий Вальда

1а.

2в – критерий Гермейера – ориентирован в основном на экономические задачи и оперирует величинами затрат или потерь стороны А при различных ее стратегиях и различных условиях проведения операции (состояниях природы). Соответственно элементы матрицы игры при применении этого критерия предпо-

156

лагаются неположительными. Поэтому максимальной потере при i-й стратегии стороны А соответствует минимум по строке матрицы игры, а выбор оптимальной стратегии по критерию минимума потерь (с учетом распределения вероятностей состояний приро-

ды) производится по правилу А*~α = max min aij q j .
i		j

В предыдущем разделе был рассмотрен пример 8 в форме стратегической матричной игры. Причем было отмечено, что полученная оптимальная смешанная стратегия не имеет практического смысла в случае, если рассматриваемая операция (партия игры) будет проводиться однократно или малое количество раз. Для формирования обоснованных и более конкретных рекомендаций по выбору стратегии стороны А в подобных задачах более эффективным оказывается рассмотрение статистической матричной игры. В этом случае появляется возможность применения широкого набора рассмотренных критериев. Функция окончательного выбора стратегии при этом передается лицу, принимающему решение (заказчику, директору фирмы), получающему возможность учитывать дополнительные данные или свои субъективные представления о возможном поведении конкурентов, состоянии рынка и т.п.

Пример 8 (продолжение). Состояния природы соответствуют рассмотренным ранее для данного примера стратегиям стороны В. В табл. 55 представлена матрица статистической игры, дополненная результатами расчетов и рекомендуемыми стратегиями в соответствии с критериями 1а ... 1д. Для критерия Гурвица принято значение коэффициента пессимизма c=0,5.

Таблица 55

Стратегии		П1	П2	П3	П4	П5	1а	1б	1в	1г	1д
А1		0	5/6	1/2	5/6	1	0	1	1	3,17	0,3
А2		1	1/2	3/4	3/4	3/4	0,5	1	1,5	3,75	0,65
	Рекомендуемые стратегии:						А2	А1, А2	А2	А2	А2

В табл. 56 представлена матрица рисков и результаты расчета в соответствии с критерием Сэвиджа.

При применении статистических критериев рассматривалось априорное распределение вероятностей состояний природы

157

Q=(0,3; 0,2; 0,3; 0,1; 0,1). В табл. 57 представлены результаты применения критериев 2а и 2б. Рассматривалось значение коэффициента доверия c=0,5.

									Таблица 56
	Стратегии		П1	П2	П3	П4	П5		max rij
									j
	А1		1	0	1/4	0	0	1
	А2		0	1/3	0	1/12	1/4	1/4
		Рекомендуемая стратегия:							А2
									Таблица 57
	Стратегии	П1	П2	П3	П4	П5	2а		2б
	А1	0	5/6	1/2	5/6	1	0,5		0,25
	А2	1	1/2	3/4	3/4	3/4	0,775		0,638
	Рекомендуемые стратегии:						А2		А2

При применении критерия Гермейера за величину потери примем математическое ожидание количества нереализованных партий продукции, которое в соответствии со смыслом критерия будем учитывать со знаком «-». Например, при стратегии А1 и состоянии природы П1 не будут реализованы обе партии; при стратегии А2 и состоянии природы П1 не будет реализована одна партия; при стратегии А1 и состоянии природы П2 и шести возможных вариантах выбора двух групп покупателей из четырех в одном случае не будут реализованы обе партии продукции, в четырех случаях – одна партия; поскольку по условиям задачи варианты выбора равновероятны, математическое ожидание количества нереализованных партий продукции равно единице и так далее.

Получаемая таким образом матрица потерь и результаты применения критерия Гермейера, представленные в табл. 58, вполне убедительны для выбора стратегии А2.

Таблица 58

Стратегии	П1	П2	П3	П4	П5	ai1q1	ai2q2	ai3q3	ai4q4	ai5q5	min aijqj
											j
А1	-2	-1	-1,5	-1	-0,5	-0,6	-0,2	-0,45	-0,1	-0,05	-0,6
А2	-1	-1	-1	-0,75	-0,5	-0,3	-0,2	-0,3	-0,075 -0,05		-0,3
			Рекомендуемая стратегия:								А2

158