- •§ 1. Балансовые модели
- •1. Войти в excel
- •1. В первом столбце таблицы перечислены “чистые отрасли”, более или менее цельные, самостоятельные (энергетика, металлургия, машиностроение, оборонка, сельское хозяйство и т.Д.)
- •§ 3. Общая постановка задачи линейного программирования. Симплекс- метод
- •1. Множество решений системы (1) из § 2 является выпуклым многогранником (напомним, что выпуклое множество вместе с любыми двумя точками содержит все точки соединяющего их отрезка).
- •2. Вершины многогранника называются угловыми точками.
- •2. Приводим задачу к каноническому виду:
- •3. Составляем исходную симплекс-таблицу (заметим, что в разных учебных пособиях форма симплекс- таблицы различна!):
- •4. Проверяем опорное решение на оптимальность: если все элементы оценочной строки неотрицательны, то опорное решение оптимально. В нашем случае это не так.
- •1. Если в оценочной строке последней симплекс- таблицы все коэффициенты при балансовых переменных больше 0, то оптимальное решение единственно.
- •§ 4. Двойственные задачи (dual problem).
- •1. Построение математической модели:
- •§ 5. Транспортная задача (transportation
- •1. Вывести весь груз поставщиков (запасы)
- •2. Удовлетворить весь спрос потребителей
- •3. Минимизировать суммарные затраты.
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •3. Переход к новому опорному плану, лучшему, чем предыдущему.
- •4. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •3. Переход к новому опорному плану, лучшему, чем предыдущему.
- •50 Изделий из Стокгольма в Лион
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •§ 6 Задача о назначениях (assignment problem).
- •1. Образовать таблицу затрат с.
- •§ 7 Задачи нелинейного программирования
- •§ 8 Игры двух лиц с нулевой суммой (theory of games).
- •1. Наличие двух игроков а и в, с противоположными целями. Поэтому игру и называют антагонистической.
- •2. Наличие у каждого игрока конечного числа ходов, называемых также чистыми стратегиями. Каждый игрок знает чистые стратегии соперника, но не знает какую чистую стратегию тот применит.
- •3. Игроки независимо выбирают чистые стратегии (ходы), после чего игра (партия) заканчивается и каждому игроку выплачивается выигрыш, причем сумма выигрышей равна нулю.
- •4. Все возможные выигрыши аij игрока а сосредоточены в платежной матрице:
- •2. Пусть игрок а обладает 4 чистыми стратегиями. Будут ли следующие векторы смешанными стратегиями?
- •2. Пусть игрок а имеет две чистых стратегии.
- •§ 10 Сведение матричных игр с нулевой суммой к задачам линейного программирования
- •§ 11. Итерационный метод (Брауна – Робинсона).
- •§ 12. Игры с природой (статистические решения)
- •1. Критерий крайнего оптимизма.
- •2. Критерий Вальда
- •3. Критерий Гурвица
- •4. Критерий Сэвиджа
- •5. Критерий Лапласа
- •1. Критерий крайнего оптимизма.
- •§ 13. Модели принятия решений с помощью деревьев решений.
- •1. Изображаем дерево решений, указывая все этапы процесса принятия решений.
- •1. Изображаем дерево решений, указывая все этапы процесса принятия решений.
- •1. Оптимизация 4-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •2. Оптимизация 3-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •3. Оптимизация 2-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •4. Оптимизация 1- го шага → табл.5
- •5. Обратный ход – окончательный оптимальный набор шаговых уравнений
- •80, Третьему- 40, четвертому - 40.
- •§ 15 Вероятностные модели
- •2. Формирование оптимального портфеля акций
- •1 3, 14, 23. Ясно, что точки 1 и 2 не доминируются другими. Они и образуютПарето - оптимальное множество. Среди них и нужно выбрать оптимальную.
- •1. Предоставить окончательный выбор лицу, принимающему решение (например, совету директоров).
- •2. Воспользоваться объединяющей взвешивающей формулой:
- •§ 17. Математическая модель управления запасами
- •1. В момент полного исчерпания запасов склада мгновенно поступает ранее заказанная партия запасов в количестве q.
- •2. С другой стороны со скоростью V ед. Запасов/ ед. Времени запасы отпускаются потребителям:
- •§ 18. Моделирование социально- экономической структуры общества.
- •§ 16. Дисперсионный анализ
- •1. Пусть х- случайная величина, определяющая результативный признак , в данном случае- производительность. Фактор а- методика обучения.
- •3. Подсчитываем факторную дисперсию:
- •4. Подсчитываем остаточную дисперсию:
- •5. Вычисляем значение критерия Фишера:
- •7. Находим число степеней свободы числителя (v1 ) и
- •§ 19. Имитационное моделирование (model simulation)
- •4. Итоговая оценка суммарных издержек:
- •5. Итоговая оценка суммарных издержек:
- •§ 19. Моделирование социально- экономической структуры общества.
- •1. Афанасьев м.Ю., Суворов б.Р. Исследование операций в экономике.-м.: Инфра-м, 2003.
2. Пусть игрок а обладает 4 чистыми стратегиями. Будут ли следующие векторы смешанными стратегиями?
а) (2/3, 5/24, 1/8) –нет, т.к. смешанная стратегия 4-х мерный вектор.
б) (5/12, 5/12, 4/18, 1/18)- нет, т.к. сумма координат не равна 1.
в) (1/5, 3/10, 7/30, 4/15)- да, т.к. все координаты неотрицательны и сумма координат равна 1.
3. Известно, что смешанная стратегия Р= (р1, р2, р3, р4, р5) является следующей линейной комбинацией чистых стратегий: Р=0,15(1,0,0,0,0)+0,35(0,1,0,0,0)+0,25(0,0,1,0,0)+0,05(0,0,0,1,0)+0,20(0,0,0,0,1). Найти эту смешанную стратегию.
Ответ: (0,15; 0,35; 0,25; 0,05; 0,20).
Графическая иллюстрация смешанной стратегии
1. Пусть Р= (0; 0,6; 0,4)- тем самым, у игрока А три чистых стратегии. Отметим чистые стратегии точками А1, А2, А3 в системе координат:
Рис. 9.1
Итак, смешанная стратегия, геометрически, это точка на поверхности указанного трехмерного объекта, называемого симплексом (simplex).
2. Пусть игрок а имеет две чистых стратегии.
Изобразить графически смешанную стратегию Р=(0,3; 0,7).
На рис. 9.2 укажем симплекс, на осях координат отметим точки 0,3 и 0,7 и на прямой А1А2 отметим точкой смешанную стратегию:
Рис. 9.2
Какие же смешанные стратегии следует считать оптимальными?
Теорема фон Неймана
Каждая матричная игра с нулевой суммой имеет оптимальное решение в смешанных стратегиях, иначе говоря, существует такое число v (цена игры) и такие смешанные стратегии P*, Q* ,что
H(P,Q*) ≤ v = H(P*,Q*) ≤ H(P*,Q) .
Смысл теоремы:
существует такое число v (цена игры), что если игрок А придерживается оптимальной смешанной стратегии, а игрок В- любой ( в том числе- чистой стратегии), то математическое ожидание его выигрыша (т.е. средний гарантированный выигрыш) будет не меньше v. Аналогичное утверждение относительно игрока В: математическое ожидание его проигрыша будет не больше v.
Замечание: подчеркнем, в записи теоремы в качестве Р и Q можно ( и нужно) использовать чистые стратегии!
Как же практически найти цену игры v и оптимальные смешанные стратегии игроков? Это позволяют указанные в теореме неравенства.
Графический метод
Пример 1.
Решить игру, заданную платежной матрицей:
Рис. 9. 3
Одновременно, обеим неравенствам удовлетворяют точки нижней огибающей. Какое же значение р выбрать игроку А?
Разумеется, то, при котором цена игры (нижняя огибающая) достигнет максимума.
Решаем систему:
р = 1/3, 1-p = 2/3, v=5/3
Вывод: если игрок А с вероятностью 1/3 будет выбирать 1 стратегию и с вероятностью 2/3 – 2 стратегию, то при достаточно большом количестве игр с данной платежной матрицей, гарантированный средний выигрыш составит 5/3.
Другая интерпретация: чередовать стратегии в пропорции 1:2.(1/3:2/3).
Чтобы найти оптимальную стратегию игрока В, воспользуемся первой строкой матрицы:
q + 3 (1-q) = v → q = 2/3, 1-q = 1/3
Пример 2.
Фирма планирует выпуск двух моделей айфонов (игрок А).
Игрок В - спрос на продукцию. Аналитики составили платежную матрицу:
Найти оптимальную стратегию игрока А.
(почему не интересует игрок В?)
Следуем теореме Неймана.
Рис. 9.4
Одновременно, обеим неравенствам удовлетворяют точки нижней огибающей. Какое же значение р выбрать игроку А?
Разумеется, то, при котором нижняя огибающая достигнет максимума.
Решаем систему:
р = 3/11, 1-p = 8/11, v = 49/11
Вывод: следует порекомендовать выпускать айфоны обеих моделей в отношении 3:8.
Чтобы найти оптимальную стратегию игрока В, заметим, что в образовании цены игры участвовали только 2-я и 3-я чистые стратегии игрока В, поэтому: 3q2 + 11 (1-q2) = 49/11.
q2 = 9/11, q3 =2/11, q1=0.
Пример 3
Компания занимается разработкой нового продукта и оценивает возможность его выхода на рынок в следующем году. Можно выпустить продукт малой серией из за опасений, что экономическая обстановка будет неудовлетворительной, либо выпустить продукт крупной серией в надежде на экономический рост. Составлена платежная матрица (прибыль в тысячах евро):
400р + 100=-600р+ 900
р=0,8 V=420
Итак, если бы ситуация могла повторяться несколько раз, то оптимальным вариантом было бы выпускать продукт малой серией в 8 случаях из 10, при этом средний ожидаемый доход 420 тысяч евро.
Пример:
Торговая организация А выделяет 1 млн. рублей на закупку товара. Имеется выбор между закупкой товара Т1 или Т2. Ожидаемая прибыль зависит от того, какой товар Т1 или Т2 будет закупать конкурент В. Если оба будут закупать Т1, то в виду конкуренции А понесет убытки 200 тыс.руб. Если оба будут закупать Т2, то по той же причине А понесет убытки в 100 тыс.руб. Если А закупит Т1, а В закупит Т2, то прибыль А составит 900 тыс. руб. Если А закупит Т2, а В- Т1, то прибыль А составит 700 тыс. руб. Как лучше поступить игрокам при оптимальном поведении?
Чистые стратегии игроков очевидны: А1-компания А закупает товарТ1, А2- компания А закупает товар Т2 и т.д. Составляем платежную матрицу:
-200
-100
-200р + 700(1-р) = 900р - 100(1-р)
р=8/19 1-р=11/19
цена игры v=-200(8/19)+700(11/19)= 321,052
Вывод: игроку А выгодно реализовать обе стратегии в долях 8/19=0,421 и 11/19=0,579, т.е. закупать
и товар Т1 иТ2. При этом товар Т1 должен быть закуплен на сумму 421тыс. руб., а Т2 - на сумму 579 т. руб. Прибыль не зависимо от поведения соперника составит 321052 руб. То же можно сказать и для игрока В.