ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 09.07.2025

Просмотров: 1789

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Экономико-математические методы и модели

Содержание

Лекция 1. Теоретические основы экономико-математического моделирования

1 Объекты изучения и методы исследования курса «Экономико-математические мето­ды и модели»

2 Понятие экономи­ко-математической модели и моделирования

3 Классификация экономико-математических моделей

4 Основные этапы экономико-математического моделирова­ния

5 Программное обеспечение экономико-математического моделирования

Лекция 2. Система экономико-математических моделей оптимального планирования и управления

1 Понятие оптимизационных задач и оптимизационных моделей

2 Методика построения оптимизационной модели

3 Основные типы линейных экономико-математических моделей

1.3 Модели рационального распределения материальных ресурсов. В общем виде данная задача может быть сформулирована следующим об­разом:

Лекция 3. Экономико-статистическое моделирование и прогнозирование

1 Понятие экономико-статистической модели

2 Основные инструменты анализа экономических данных1

3 Применение корреляционного анализа для решения экономических задач1

4 Применение регрессионного анализа для решения экономических задач1

5 Трендовые модели прогнозирования экономических процессов

Лекция 4. Модели оптимального управления товарными запасами

1 Основные понятия экономико-математических моделей управления запасами

2 Модели управления однономенклатурными запасами1

3 Модели управления многономенклатурными запасами2

Лекция 5. Модели систем массового обслуживания

1 Понятие о системах массового обслуживания (смо)

2 Основные характеристики смо1

3 Классификация смо

4 Экономико-математическая постановка задач массового обслуживания

Лекция 6. Методы и модели сетевого планирования и управления

1 Особенности и назначение систем сетевого планирования и управления

2 Основные понятия, определения и графические обозначения спу

3 Правила построения сетевых графиков

4 Основные параметры сетевых моделей и методы их расчета

5 Постановка задач для решения методами спу

6 Виды и сущность оптимизации сетевых моделей

Лекция 7. Экономико-математические методы и модели теории игр

1 Предмет и задачи теории игр

2 Матричные игры с нулевой суммой

3 Решение матричных игр в чистых стратегиях

4 Решение матричных игр в смешанных стратегиях

5 Решение статистических игр по различным критериям

Лекция 8. Модели межотраслевого баланса

1 Общие понятия балансового метода

2 Принципиальная схема межотраслевого баланса

3 Экономико-математическая модель межотраслевого баланса

Литература

В свою очередь, игрок В, стремясь минимизировать проиг­рыш, при выборе наиболее предпочтительной стратегии исполь­зует принцип осторожности так: сначала он для каждой чистой стратегии Вj () найдет максимально возможный про­игрыш(), а затем средиβj вы­берет минимальное значение , которому и будет со­ответствовать искомая чистая стратегия. Ее называютми­нимаксной, так как она соответствует величине

(7.2)

Число β, определяемое по формуле (7.2), называется верх­ней чистой ценой игры (минимаксом). Оно показывает, какой максимальный проигрыш может быть у игрока В при пра­вильном выборе им своих чистых стратегий независимо от действий игрока А.

Если в матричной игре нижняя и верхняя чистые цены совпадают, т.е. α = β, то эта игра имеет седловую точку в чистых стратегиях и чистую цену игры ν = α = β. Оптимальными для игроков будут соот­ветственно максиминная и минимаксная стратегии, а чистой ценой игры – седловой элемент платежной матрицы. Если игра седловой точки не имеет, то решение игры затрудняется

Таким образом, правильно используя чистые стратегии, игрок А обеспечит себе выигрыш не меньше α, а игрок В в результате правильного применения своих чистых стратегий не позволит игроку А выиграть больше, чем β.


4 Решение матричных игр в смешанных стратегиях

Обозначим через р1, ..., рm вероятности, с которыми игрок А использует в ходе игры свои чистые стратегии A1, ..., Аm. Для вероятностей рi выполняются условия:

. (7.3)

Упорядоченное множество , элементы кото­рого удовлетворяют условиям (7.3), полностью определяет ха­рактер игры игрокаА и называется его смешанной стратеги­ей. Таким образом, смешанной стратегией игрока А является полный набор вероятностей применения его чистых страте­гий. Механизм случайного выбора чистых стратегий, которым пользуется игрок А, обеспечивает ему бесконечное множество смешанных стратегий. Любая его чистая стратегия Аi может рассматриваться как частный случай смешанной стратегии, i-я компонента которой равна 1, а остальные равны 0, т. е. р = (0; ...; 1; ...; 0).

Аналогично, упорядоченное множество , эле­менты которого удовлетворяют соотношениям

, (7.4)

является смешанной стратегией игрока В. Игрок В, как и иг­рок А, располагает бесконечным множеством смешанных стра­тегий.

Итак, пусть игроки А и В применяют смешанные стратегии р и q. Это означает, что игрок А использует стратегию Ai с вероятностью pi, а игрок В - стратегию Вj с вероятностью qj. Поскольку игроки выбирают свои чистые стратегии случайно и независимо друг от друга, то вероятность выбора комбина­ции (Аi; Вj) будет равна произведению вероятностей pi и qj. При использовании смешанных стратегий игра приобрета­ет случайный характер, случайной становится и величина вы­игрыша игрока А (проигрыша игрока В). В связи с этим мож­но вести речь лишь о средней величине (математическом ожи­дании) выигрыша (проигрыша). Ясно, что эта величина явля­ется функцией от смешанных стратегий р и q и определяется по формуле


. (7.5)

Функция (7.5) называется платежной функцией игры с матрицей, заданной таблицей 7.2.

Таблица 7.2 - Платежная матрица игры

Аi

Вj

pi

В1

Вn

А1

а11

a1п

p1

Am

am1

amn

pm

qj

q1

qn

Нижней ценой игры будем называть число α, определяемое по формуле ,a верхней ценой игры – число β, определяемое по формуле .

Оптимальными являются смешанные стратегии р* и q* игроков А и В, удовлетворяющие равенству

==(7.6)

Величину , полученную по формуле (7.6), называютценой игры v.


5 Решение статистических игр по различным критериям

Статистические игры (игры с природой) – это парные матричные игры, в которых сознатель­ный игрок А (статистик), заинтересованный в наиболее выгод­ном для него исходе игры, выступает против участника, совер­шенно безразличного к результату игры (природой П).

Статистик может использовать несколько стратегий A1, ..., Аm. Природа также обладает множеством стратегий (состоя­ний) П1, ..., Пn. Под состоянием природы понимается полная совокупность внешних условий, в которых статистику приходится выбирать свою стратегию.

В своих взаимоотношениях с природой статистик может пользоваться как чистыми стратегиями Ai, так и смешанными стратегиями . Если он имеет возможность оценить последствия применения каждой своей чистой стратегииАi в зависимости от любого состояния Пj природы, т. е. если ему известен численный результат aij для каждой допустимой комбинации (Ai; Пj), то статистическую игру можно задать платежной матрицей [аij] (таблица 7.3).

Таблица 7.3 - Платежная матрица игры

Аi

Пj

рi

П1

Пn

А1

а11

a1п

р1

Am

am1

amn

рm

βj

β1

βn


Часто построение платежной матрицы является трудоемким этапом подготовки принятия решения. Поэтому при анализе игры с природой вводится показа­тель, позволяющий оценить, насколько то или иное состоя­ние природы влияет на исход ситуации. Этот показатель на­зывается риском.

Риском rij статистика, когда он пользуется чистой стра­тегией Аi при состоянии Пj природы, называется разность между максимальным выигрышем , который он мог бы получить, достоверно зная, что природой будет реализо­вано именно состояние Пj, и тем выигрышем aij, который он получит, используя стратегию Аi, не зная, какое из состоя­ний Пj природа действительно реализует. То есть элементы матрицы рисков определяются по формуле

(7.7)

где βj – максимально возможный выигрыш статистика при состоянии Пj (макси­мальный элемент j-го столбца платежной матрицы (таблица 7.4)), т. е. .

Таблица 7.4 - Платежная матрица игры

Аi

Пj

П1

Пn

А1

r11

r1п

Am

rm1

rmn

qj

q1

qn