Тигры, контрольная 1
Материал из eSyr's wiki.
Содержание |
Описание
в 2012 году лектор дал всего две задачи. В обеих был параметр N, который на самом деле мало на что влиял. Его надо было посчитать как сумму длин составляющих вашего ФИО, то есть для Потапенко Виктор Алексеевич N = 25. Оценка складывалась из 2 за присутствие и по 1,5 за каждую из задач (за каждый из трех подпунктов первой задачи по 0,5). При неправильно посчитанном N лектор ставил 2. В проходе аудитории (П8) стоял стол, который мешал ходить, и, возможно поэтому, лектор не ходил и не проверял валидность конспектов, отсутствие телефонов и пр. На все давалось примерно 20 минут
Теория
Седловые точки
Седловая точка матрицы - это формально такой элемент матрицы, что в своем столбце он самый большой (один из самых больших, т.е. не строго >), а в своей строке он один из самых маленьких. Например в матрице
седловая точка - это элемент в первом столбце второй строке, так как он >= всех остальных элементов первого столбца и <= всех остальных элементов второй строки. Довольно просто показать, что если у матрицы несколько седловых точек, то все их значения равны. Для поиска всех седловых точек в матрицах большой размерности не нужно рассматривать каждый элемент отдельно, можно воспользоваться алгоритмом, опирающимся на вспомогательную теорему. Работу алгоритма покажем на примере поиска всех седловых точек матрицы
Соберем наименьшие значения по всем строкам, получим (-4, 2, 2, -3). Также соберем наибольшие значения по всем столбцам (7, 2, 7, 2). Проверим, равно ли наибольшее из чисел первого набора наименьшему числу из второго набора. В нашем случае это так и это число 2. Если бы оказалось, что максимум первого набора меньше, чем минимум второго, то седловых точек не было бы. А ситуации, что максимум первого набора больше минимума второго вообще быть не может, доказывается отдельно. Итак, теперь посмотрим, на каких позициях стоят 2-ки в наших наборах. В первом это {2, 3}, а во втором это {2, 4}. На произведении этих множеств и располагаются все седловые точки (то есть {2, 3} X {2, 4} = { {2, 2}, {3, 2}, {2, 4}, {3, 4} } )
Но причем здесь теория игр? Дело в том что при игре один-на-один, когда интересы игроков прямо противоположны мы пользуемся матрицами стратегий и понятием седловых точек. Например при игре в "камень ножницы бумага" матрица стратегий выглядит так
где стратегия - это непосредственно выбор камня, ножниц или бумаги, а на пересечениях стратегий выигрыш первого игрока. первый игрок выбирает строку, второй выбирает столбец. Можно проверить, что у этой матрицы нет седловых точек. Как и почти у всех матриц интересных игр один-на-один. Но представим, что матрица будет выглядеть немного по другому
И на пересечениях стратегий размер выигрыша первого игрока в рублях. То есть, если первый игрок выбрал бумагу и второй игрок выбрал бумагу, то второй платит первому 2 рубля. А если первый игрок выбрал ножницы, а второй камень, то первый игрок платит второму 1 рубль. Понятно, что первый игрок сразу же поймет, что надо все время показывать бумагу, так как тогда он будет только выигрывать. А второй, стараясь проиграть меньше, будет показывать камень, так как показав камень, он проиграет рубль, а не два. Как вы наверное уже догадались, точка в первой строке втором столбце - седловая (можете проверить). Игроки в погоне за выгодой будут выбирать стратегии так, что на их пересечении будут находиться седловые точки. А значение в этой точке (в данном случае 1) называется значением игры. Тройка {оптимальная стратегия Игрока 1, оптимальная стратегия Игрока 2, значение игры} называется решением игры. В нашем случае это {1, 2, 1} (или {Б, К, 1} что тоже самое).
Но мы довольно сильно исказили матрицу стратегий, а значит и правила, игры "камень ножницы бумага". Редкий человек захочет участвовать в ней в роли Игрока 2. Наши коррективы сделали игру несправедливой. Наличие седловой точки, как правило, свидетельствует о несправедливости игры
Смешанные стратегии
Когда седловых точек нет, начинается поиск вероятностей, с которыми надо распределить стратегии, чтобы обеспечить наибольший выигрыш. То есть уже понятно, что нет "волшебной" стратегии, подходящей на все случаи жизни, и что надо выбирать разные стратегии с разными вероятностями
Методы решения матричных игр
Графический алгоритм показан на примере решения второй задачи из контрольной.
Также существует способ выкидывать неинформативные строки и столбцы из матрицы стратегий. Для этого нам нужно понятия слабого доминирования и выпуклой комбинации:
Вектор a слабо доминирует вектор b, если любой i-ый элемент а больше или равен i-му элементу b.
Выпуклой комбинацией называет линейную комбинацию векторов, в которой коэффициенты неотрицательны и в сумме дают единицу. Например 0.2a + 0.3b + 0.5c это выпуклая комбинация векторов a, b и c
Итак, строку мы можем выкинуть, если существует выпуклая комбинация остальных строк, слабо доминирующая эту строку. А столбец мы можем выкинуть, только если он слабо доминирует какую-нибудь выпуклую комбинацию остальных столбцов.
