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書式設定,書式設定,第 2,第 3,第 4,第 5,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,对策现象,带有竞争或斗争性质的现象,对策论,(game theory),用数学方法研究对策现象的分支学科,对策现象的三要素,局中人,:,一局对策中的决策者或不相容利益的参与者或竞争者,策略,:,局中人在整个决策过程中一系列行动的一个方案,支付,:,一局对策中最终结局获得的收益或损失,三,.,矩阵对策,每个局中人总希望取得尽可能大的胜利,即期望的“最小利益”为“最大”,“最大损失”为“最小”,对策,有限对策,无限对策,零和对策,非零和对策,多人对策,两人对策,最大最小原则,两人有限零和对策,局中人只有两人;,每人只有有限个对策;,局中人支付之和为零(赢为正;输为负),公司,A,,公司,B,的同一产品竞争市场份额,各有三种办法扩大销售额(由于市场需求一定,一家扩大,意味另一家缩减),三种方法比如:改进包装;广告;降价公司,A,的三种策略表示为,1,2,3,,公司,B,的三种策略为,1,2,3,,在不同策略下销售量增长百分比不同下表中表示公司,A,的增长率,而公司,B,的即为相反数,例,1,扩大销售型,公司,A,公司,B,2,1,2,3,0,-,3,-,1,0,-,2,矩阵表示为,A,中行的编号为公司,A,的编号,称“行方”的策略编号,A,中列的编号为公司,B,的编号,称“列方”的策略编号,矩阵,A,称为甲方或行方的,支付矩阵,例,2,钱币游戏,两个参加者(称为局中人,P1,和,P2,)各出示一枚钱币,在不让对方看见的情况下,将钱币放在桌上。若两个钱币都呈正面或反面,则,P1,得,1,分,,P2,得,-1,分;若一正一反,则,P1,得,-1,分,,P2,得,1,分。,1.,支付矩阵的规则,局中人,P1,的策略用矩阵的行数表示;,局中人,P2,的策略用矩阵的列数表示;,矩阵中的数为局中人,P2,支付给局中人,P1,的单位值;正值:,P2,P1,,负值:,P1,P2,;,局中人,P1,得到的值就是局中人,P2,失去的值;,因此也称“二人零和对策”。,例,3,求:该矩阵对策的最佳方案,解题思路,P1,的选择:最坏的结果是,G,中每行的最小数,(,-8,,,2,,,-10,,,-3,);从中选出最好的结果:,2,。,P2,的选择:最坏的结果是,G,中每列的最大数,(,9,,,2,,,6,);从中选出最好的结果:,2,。,(,a2,b2,)是,P1,和,P2,双方最佳的选择。,2,.,矩阵对策的数学模型,的策略:,的策略:,的赢得矩阵:,上述对策可简化为:,矩阵,G,的一般解法,1,)取每行的最小值:,3,)取每列的最大值:,2,)从上述值中选最大值:,4,)从,3,)项中选最大值:,5,)若,时,,P1,的最优纯策略;,P2,的最优纯策略;,对策的解;,对策,的值。,例,3,某耕地根据种植计划以及自然条件,规划与收益存在如下表所示的关系。,试求出最佳规划方案。,3,.,混合策略,举例,解题步骤,1,)假设 选,a1,概率为,x,,则选,a2,概率为,1-x,;,选,b1,概率为,y,,则选,b2,概率为,1-y,;,2,)求,P1,的收入期望值:,3,)当,4,)对,x,y,在闭区间,0,,,1,上的任何值,,或,时,,总 结,矩阵对策:,纯策略集:,纯策略集:,矩阵:,混合策略:,混合策略:,支付(赢得):,那么:,如果存在,,对任意,都成立时,和,局中人,P1,的最优策略;,局中人,P2,的最优策略;,对策的值;,对策的解;,最优策略的解法,假设策略的值是,V,,最优策略及策略的解可通过下式求得。,例,4,求最优策略及对策,的值。,解题步骤:,1,)列出求,P1,方的最优策略方程组,2,)求取等号时的方程组解:,3,)列出求,P2,方的最优策略方程组,4,)求取等号时的方程组解:,5,),P1,方,P2,方,对策的值,e.g.5,玩命,or,胆小鬼对策,两位驾车人驾车相向行驶,直到最后一秒才决定是拐弯还是不拐弯,可能发生下列几种结果,谁也不急拐弯,最后两车相撞 给以,0,值,两局中人均拐弯 给以值,3,一位局中人急转弯,另一位未让步而作为赢家,给急转弯者以,1,分,不转弯者以,5,分,局中人,II,I,局,中,人,I,=,急转,=,不转,=,急转,=,不转,3,1,5,0,局中人,I,局,中,人,II,=,急转,=,不转,=,急转,=,不转,3,5,1,0,I,的支付矩阵,II,的支付矩阵,此对策中,若两者都想得,5,分,则发生惨祸,全部玩完实际上两人最好的做法是同时停车或转弯,各得,3,分,Remark,此例已不是,2,人有限零和对策问题(因为在每个对局中,双方支付的代数和不为零),称为,双矩阵对策,
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