运筹学教程》胡云权第五版运筹学6对策论矩阵对策
矩阵对策

max aij 对局中人 II,求 min j i
若 max min aij min max aij a i
i j j i
*
j*
策略 i , j 为I,II 的最优策略
这一对策 的值为 V a i
j
几个术语
局势 对策的解
最优纯策略
对策的值 鞍点 e. g. 2 (续)求解取暖购煤问题
两人零和对策
对抗对策(antagonistic game)
矩阵对策(matrix game)
二.实际问题中的矩阵对策模型
e. g. 1 扩大销售模型
公司I,公司II 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:①改进包装;②广告; ③降价.公司I 的三种策略表示为 1 , 2 , 3 ,公司II 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I 的增长率,而公司II 的即 为相反数
e. g. 6 (续)求最优策略与值
作业
P206,
Ex 6. 3:1,2
1=急转 2 =不转
1
给急转弯者以1 分,不转弯者以5 分 局中人II 局中人I 局 =急转 1 中 人 2=不转 II
3 5
1 =急转 2=不转
1 0
0
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.
e. g. 2 取暖购煤问题 某公司在秋末需决定冬季取暖用煤问题.根据气温 情况,用煤量和煤价均不同,可用下表表示: 正常气温 较冷气温 较暖气温 需求量15 吨 需求量20 吨 需求量10 吨 200元/吨 250元/吨 150元/吨
矩阵对策的最优纯策略

,m α,
,
,n β;则分别为
},m α和},n β。
当局中人Ⅰ选定纯策略i α和局中人Ⅱ选定纯策略后,就形成了一个纯局)j ,这样的纯局势共有m n ⨯个。
对任一纯局势赢得值为ij a ,称
12122
212n n m m mn a a a a a ⎤⎥⎥⎥⎥⎦
为局中人Ⅰ的赢得矩阵。
局中人Ⅱ的赢得矩阵就是当局中人Ⅰ,Ⅱ的策略集12,S S 及局中人Ⅰ的赢得矩阵对策也就给定了,记为{}12,,G S S A =。
在齐王赛马的例子中,齐王的赢得矩阵
},
,m α,
},n β,max )
成立,记其值为)成立的纯局势()
,i j αβ**
在纯策略意义下的解(或鞍点)
},m α,},n S β,
1,2,
,,m x ∑1,2,
,,n y ∑分别称为局中人Ⅰ和Ⅱ的混合策略集分别称为局中人Ⅰ和Ⅱ的混合策略(或策略),对
),m x 可设想成当两个局中人多次重复进行对策
12,,
,m ααα的频率。
若只进行一次时对策,混合
对策可设想成局中人Ⅰ对各纯策略的偏爱程度。
求解混合策略的问题有图解法,迭代法、线性方程组法和线性规划法,在。
运筹学教程胡云权第五版孔静静运筹学博弈论专题知识讲座

➢ 课程性质:措施技能类 专业必须课 ➢ 课时数:1-14周,3,42课时 ➢ 课程框架
约束条件、目的最大/小化、最优方案
图
线运 性送 规问 划题
整
动
数
态
规
规
划
划
与 网 络 分
决对 策策 论论
析
➢ 考核方案:作业(40%)+考试(60%)
《运筹学》教材内容
➢ 线性规划 第一章 1-5节 ➢ 运送问题 第三章 1-3节 ➢ 整数规划 第五章 1-5节 ➢ 动态规划 第七章 1-4节 ➢ 图与网络分析 第八章 1-3节 ➢ 对策论 第十二章 1-3节 ➢ 决策论 第十三章 1-3节
严格劣势策略
Strictly dominated strategy
课堂游戏——“同学困境”
α
我
β
同伴
α B-, B-
β A, C
C, A
B+,B+
现实囚徒困境
• 宿舍卫生 • 价格战争 • 过分捕捞 • 碳排放 • 军备竞赛
思索
破解措施
• 沟通
坦白
抵赖
• 协议、协议
坦白 -8, -8
0, -10
《运筹学》课程答疑
时间:周一 8:00——10:00 12:00——18:00
地点:建工楼512 邮箱: 电话
《运筹学》
对策论
• 孔静静 • 2023年3月2日
课堂游戏——“同学困境”
请各位在不被邻桌看到旳情况下,选择α或者β 随机两人一组,鉴定成绩 成绩给定旳原则
• 若你选择α ,同伴选择β ,则你得A,同伴得C; • 若都选择α,则都得B-; • 若你选择β,同伴选择α,则你得C,同伴得A; • 若都选择β,则都得B+。
《运筹学(胡运权)》第五版课后习题答案

可知购进原材料15个单位为宜。
4.1
a)设yi= 1第i组条件起作用
0第i组条件不起作用
x1+x2≤2-(1-y1)M M—充分大正数
2x1+3x2≥5+(1-y2)M
y1+y2=1
y1,y2=0或1
b)设yi= 1第i组条件起作用
0第i组条件不起作用
x=0y1
x=3y2
X2 1.000000 2.000000 INFINITY
X3 4.000000 1.000000 1.500000
X1,X2,X3 0.000000 0.000000 INFINITY
RIGHTHAND SIDE RANGES
ROW CURRENT ALLOWABLE ALLOWABLE
RHS INCREASE DECREASE
0.03(a2+b2+c1)-0.06(a3+b3)-0.11(a4+c1)-0.05a5
=0.95a1+0.97a2+0.94a3+1.5b3+2.1c1-0.05b1-0.11a4-0.05a5
s.t.
5a1+10b1≤6000
7a2+b2+12c1≤10000
6a3+8a3≤4000
4a4+11c1≤7000
5.3c
因为使mind1-,故在x1+x2=40的右侧,若使mind4+,则在x1+x2=50的左侧,即阴影区域,因为在阴影部分无法使2d2-+d3-最小,故比较E(20,30),F(24,26),E点:d2-=4,d3-=0 min2d2-+d3-=8,F点:d2-=0,d3-=4, min2d2-+d3-=4,故选F点
运筹学课件 第六章对策论基础

– 局中人(参与人) —二人或多人 – 行动与策略—有限或无限 – 信息—完全或不完全 – 支付函数—可正可负
一、基本概念与名词
• 局中人 • 策略与策略集 • 局势 • 赢得函数 • 零和对策 • 矩阵对策:二人有限零和对策
二、对策分类
矩阵混合对策问题的解
X (0,0,1 / 3,2 / 3,0) Y (1 / 2,1 / 2,0,0,0) V 5
T
T
相关定理
记T(G)为矩阵对策G的解集
定理1 设有两个矩阵对策 G1={S1,S2,A1}, G2={S1,S2,A2}, 其中A1=(aij), A2=(aij+L), L为一任意常数,则
– 支付函数—赢了得一千金,输了付一千金。
齐王赛马赢得函数
田 忌 (上中下) 1 (上下中) 2
齐 (中上下) 3 王 (中下上) 4 (下中上) 5 (下上中) 6
1 2 3 4 5 6
3 1 1 -1 1 1 1 3 -1 1 1 1 1 1 3 1 -1 1 1 1 1 3 1 -1 1 -1 1 1 3 1 -1 1 1 1 1 3
• 划去普遍较大的列,例如第3、4、5三列, 结果如上。
进一步化简
• 上述结果的第一行比第三行普遍更优,因 此再划去第三行,得 1 2
3 7 3 A 4 4 6
• 若混合策略均不为零,由上述定理知混合 对策问题数学模型的不等式应为等式。因 此有
第二步 用方程组求解
分析上述例子
• 因为 max min{aij } 2, min max{aij } 3 j j i i • 所以 max min{aij } min max{aij }
胡运权运筹学第五版答案

胡运权运筹学第五版答案【篇一:运筹学基础及应用第四版胡运权主编课后练习答案】xt>习题一 p46 1.1 (a)412该问题有无穷多最优解,即满足4x1z?3。
6x26且0?x2?的所有?x1,x2?,此时目标函数值(b)用图解法找不到满足所有约束条件的公共范围,所以该问题无可行解。
1.2(a) 约束方程组的系数矩阵12a833106?403000200??0?1t最优解x??0,10,0,7,0,0?。
(b) 约束方程组的系数矩阵1a222314??2??最优解1.3(a)(1) 图解法11??2x??,0,,0?5?5?t。
最优解即为?3x14x295x12x28的解x31,2,最大值z352(2)单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式 max z?10x1?5x2?0x3?0x4?3x1?4x2?x3?9s.t. ?5x12x2x48则p3,p4组成一个基。
令x1?x2?0得基可行解x??0,0,9,8?,由此列出初始单纯形表12。
??min?898,53?520,??min?2183,??142?2?新的单纯形表为1,20,表明已找到问题最优解x1?1, x2?32,x3?0 , x4?0。
最大值z*352(b) (1) 图解法6x1?2x2x1?x2?最优解即为?6x12x224x1?x2?5的解x73,22?,最大值z172(2) 单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式 max z?2x1?x2?0x3?0x4?0x55x2?x3?15??s.t. ?6x1?2x2?x4?24xxx5125则p3,p4,p5组成一个基。
令x1?x2?0得基可行解x??0,0,15,24,5?,由此列出初始单纯形表12。
??min??,245?,??461?155,24,20,??min?3?32?2新的单纯形表为【篇二:运筹学基础及应用第四版胡运权主编课后练习答案】xt>习题一 p46 1.1 (a)41的所有?x1,x2?,此时目标函数值2该问题有无穷多最优解,即满足4x1?6x2?6且0?x2?z?3。
《运筹学教程》胡云权第五版运筹学-6对策论-矩阵对策

矩阵对策的基本原理
矩阵对策的基本原理是将决策问题抽象为一个决策矩阵,其中行表示决策方 案,列表示决策因素。通过对矩阵进行分析和计算,找到最优的决策方案。
矩阵对策的应用领域
矩阵对策可以应用于各种决策问题,包括但不限于供应链管理、投资组合优化、资源分配、人力资源管理等领 域。
矩阵对策的解决方法
矩阵对策可以通过数学方法和算法来求解,例如线性规划、整数规划、动态规划等。不同的决策问题可能需要 不同的解决方法。
案例分析:矩阵对策在实际问题中的应用
本节将通过案例分析展示矩阵对策在实际问题中的应用。我们将介绍一个具体的决策问题,并演示如何使用矩 阵对学习,你已经了解了矩阵对策的基本原理、应用领域和解决方法。希望本节内容对你在运筹学领域 的学习和应用有所帮助。
《运筹学教程》胡云权第 五版运筹学-6对策论-矩 阵对策
本节将介绍运筹学中的矩阵对策,包括其概述、基本原理、应用领域、解决 方法以及在实际问题中的应用。
运筹学简介
运筹学是一门研究在资源有限的情况下如何做出最佳决策的学科。它应用数学方法和模型来协助管理者进行决 策和优化。
矩阵对策概述
矩阵对策是一种运筹学方法,通过构建决策矩阵来帮助管理者进行决策。它 可以同时考虑多个决策因素和多种决策方案,从而找到最佳决策。
《运筹学》胡运权清华版-12-02矩阵对策基本定理

运筹学中,矩阵对策是重要的决策分析工具。通过这个矩阵对策基本定理, 我们能够更好地理解并应用它在实际问题中。
Байду номын сангаас
矩阵对策的背景和定义
矩阵对策是一种决策分析方法,通过建立决策者与对手之间的策略矩阵,来 寻求最佳决策方案。它在解决有限决策问题中具有广泛的应用。
矩阵对策在实际问题中有广泛的应用,如在市场竞争、资源分配、风险管理 等领域。通过矩阵对策的应用,我们能够做出更明智和有效的决策。
矩阵对策在经济领域的案例分 析
矩阵对策在经济领域有着丰富的案例分析。通过深入研究这些案例,我们可 以更好地理解和应用矩阵对策的方法和技巧。
矩阵对策的优势和局限性
矩阵对策具有许多优势,如能够考虑多个因素和决策变量,以及能够量化和 比较各种策略。然而,它也存在一些局限性,如对信息和参数的需求较高。
矩阵对策的基本定理
矩阵对策的基本定理可以帮助我们确定最佳对策和策略组合。通过对矩阵对 策进行精确分析,我们能够得到优化的决策结果。
矩阵对策的解决方法
矩阵对策有多种解决方法,如通过优化算法和约束条件来求解最优解。同时, 可以利用计算机模拟和博弈理论等工具来辅助分析和决策。
矩阵对策在实际问题中的应用
结论和总结
矩阵对策是一种强大的决策分析工具,能够帮助我们做出更明智和优化的决 策。通过学习和应用矩阵对策,我们能够提高决策的准确性和效果,从而更 好地解决现实生活和工作中的问题。
运筹学教程胡云权第五版决策分析

风险型决策分析
公司打算生产该护肤品5年。根据以往价格统计资料和市
场预测信息,该产品在今后5年内价格下跌的概率为0.1,保
持原价的概率为0.5,涨价的概率为0.4。通过估算,可得各
种方案在不同价格状态下的益损值如下表所示。
益损值表
单位(万元)
益损值
方案
状态(价格) 概率
跌价 0.1
原价 0.5
涨价 0.4
E(X)=∑ pixi
xi : 随机离散变量x的第i个取值, i=1,2,3…m;
pi : x=xi时的概率
E( A1) ? 0.3? 40 ? 0.6 ? 36 ? 0.1? (?16) ? 32 E( A2 ) ? 0.3? 36 ? 0.6 ? 30 ? 0.1? 15 ? 30.3 E( A3 ) ? 0.3? 30 ? 0.6 ? 25 ? 0.1? 20 ? 26.0
从它引出的分枝叫方 案分枝。分枝数量与
方案数量相同。
. 36 . -16
. 36
结果节点
不同行动方案在不同 自然状态下的结果注 明在结果节点的右端
. 30
. 15
. 30 . 25 . 20
风险型决策分析
(2)计算各行动方案的益损期望值,并将计算结果 标注在相应的状态节点上。
32
. 40
. 36
. -16
决策分析概述
决策环境
确定型决策 非确定型决策
风险型决策 不确定型决策
确定型决策
特征: (1)决策者的明确目标(收益大或损失小等); (2)确定的自然状态; (3)两个以上可供选择的行动方案; (4)不同行动方案在确定状态下的益损值可以计算出来。
【例】某公司管理层需要决策是否生产一种新产品。可以确 定的是,该产品上市后一定供不应求。经数据分析,该产 品的预期单价为 900元,单件可变成本 400元,生产所需固 定成本为50000元。
运筹学教程 胡运权 第5版

运筹学教程胡运权第5版1. 简介《运筹学教程》是一本经典的运筹学教材,由胡运权教授编写,已经出版了第5版。
本教程旨在介绍运筹学的基本概念、方法和应用,帮助读者掌握运筹学的基本原理和技巧。
2. 内容概述本教程分为十个章节,涵盖了运筹学的主要内容。
第一章:运筹学概述本章介绍了运筹学的基本概念和发展历程,阐述了运筹学在现代管理决策中的重要作用。
第二章:线性规划本章介绍线性规划的基本概念、模型和求解方法,包括单纯形法和对偶理论等内容。
第三章:整数规划本章介绍整数规划的基本概念和求解方法,包括分枝定界法和割平面法等内容。
第四章:非线性规划本章介绍非线性规划的基本概念和求解方法,包括梯度法和牛顿法等内容。
第五章:动态规划本章介绍动态规划的基本概念和求解方法,包括最优子结构和状态转移方程等内容。
第六章:网络优化本章介绍网络优化的基本概念和求解方法,包括最小生成树和最短路问题等内容。
第七章:多目标规划本章介绍多目标规划的基本概念和求解方法,包括帕累托最优解和权衡法等内容。
第八章:排队论本章介绍排队论的基本概念和模型,包括利用泊松分布和指数分布建模等内容。
第九章:库存管理本章介绍库存管理的基本概念和模型,包括经济订货量和安全库存等内容。
第十章:决策分析本章介绍决策分析的基本概念和方法,包括决策树和期望值法等内容。
3. 学习目标通过学习本教程,读者可以掌握以下技能:•理解运筹学的基本概念和方法;•掌握线性规划、整数规划、非线性规划等方法的应用;•学会运用动态规划、网络优化、多目标规划等方法解决实际问题;•掌握排队论、库存管理、决策分析等方法的应用。
4. 使用说明读者可以将本教程作为自学资料,按照章节顺序逐步学习。
每个章节都包括基本概念的讲解、求解方法的介绍和案例分析。
在阅读本教程时,读者可以使用Markdown文本格式进行标注和整理笔记。
Markdown具有简单易学、格式清晰的特点,适合用于文档编写和批注。
5. 结语《运筹学教程》是一本经典的运筹学教材,适合作为运筹学的入门教材或者参考资料。
(完整版)运筹学胡运权第五版课件(第1章)

(3)L.P. 的顶点与基可行解一一对应。
§1.3 单纯形法(Simplex Method)原理
3-1 预备知识:凸集与顶点
(1)凸集:对于集合C中任意两点连线段上的点,若全在C内, 则称集合C为凸集。
直观特征:图形从内部向外部凸出。
凸集
非凸集
(2)顶点:凸集中不在任意两点的连线段内部的点。
X1
转化为
(2)若约束条件为不等式,
则依次引入松弛变量或剩余变量(统称为松弛变量),
转化为等式约束条件。
约束为≥不等式,减去松弛变量,化为等式约束条件;
多 退
约束为≤不等式,加上松弛变量,化为等式约束条件。
少 补
注意:松弛变量在目标函数中系数全为0。
例:max z=2 x1+3 x2
2 x1+2 x2 12
s.t.
4x1
16
5 x2 15
x10, x2 0
标准化
max z 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4
x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2 , x3, x4 , x5 0
(3)若决策变量xj≤0,则令
运筹学胡运权第五版(第6章)课件

与点v关联的边的条数,记为dG(v)或d(v)。 • 悬挂点 次为1的点,如 v5
• 悬挂边 悬挂点的关联边,如 e8
• 孤立点 • 偶点
次为0的点 次为偶数的点,如 v2
• 奇点
次为奇数的点, 如 v5 运筹学胡运权第五版(第6章)
5、链:图中保持关联关系的点和边的交替序列,其 中点可重复,但边不能重复。
(2)Lij表示图中点i和j之间的最短距离(即最小权和)。 易见 Lii=0
运筹学胡运权第五版(第6章)
3、狄克斯屈拉(Dijkstra)标号算法
(1)适用范围 用于求某两个点之间的最短距离。 即在已知的网络图中,从给定点s出发,要到达目
的地t。问:选择怎样的行走路线,可使总行程最短?
(2)原理 最短路上任何片段是最短路。
注意:
① 树是边数最多的无圈图。
在树中不相邻的两个点之间添上一条边,则恰得到一个圈。
② 树是边数最少的连通图。
从树中去掉一条边,则余下的图不连通。
运筹学胡运权第五版(第6章)
3、图的最小部分树
(1)部分树:若G1是G2的一个部分图,且G1为树, 则称G1是G2的一个部分树(或支撑树)。
G2: A
5
v5
v1
v2
v3
v4
(3)思想 按离出发点s的距离由近至远逐步标出最短距离
Lsi以及最佳行进路线。运筹学胡运权第五版(第6章)
例 求图中S到T的最短路及最短距离。
A 5 S
5 5
B
5
D
T
C
E
4
运筹学胡运权第五版(第6章)
(4)步骤 在网络图中求s到t的最短路。
第一步 从s出发,将Lss=0标记在s旁边的方框内 (表示点s已标记); 第二步 找出与s相邻且距离最小的点,设为r,计算 Lsr=Lss+dsr,并将结果标记在r旁边的方框内(表示点 r已标记),同时标记边sr; 第三步 从已标记的点出发,找出这些点的所有未 标记邻点,分别计算已标记点的方框数与其邻点的距 离之和,利用“叠加最小”的原则确定下一个被标记 点,设为p,并将最小的和标记在p旁边的方框内(表 示点p已标记),同时标记相应边; 第四步 重复第三步,直到t得到标记为止。
运筹学胡运权第五版(第6章)课件

运筹学胡运权第五版(第6章)
2、图的阶:即图中的点数。 例如 右图为一个五阶图
3、若图中边e= [vi,vj] ,则vi,vj称 为e的端点,
e称为vi,vj的关联边。 若vi与vj是一条边的两个端
点,则称vi与vj相邻; 若边ei与ej有公共的端点,
则称ei与ej相邻。
e8
1、图(graph):由V,E构成的有序二元组,用以表示对 某些现实对象及其联系的抽象,记作 G={V,E}。 其中V称为点集,记做V={v1,v2,···,vn}
E称为边集,记做E={e1,e2,···,em}
点(vertex):表示所研究的对象,用v表示; 边(edge):表示对象之间的联系,用e表示。 网络图(赋权图): 点或边具有实际意义(权数)的图, 记做N。
路:点不能重复的链。
圈:起点和终点重合的链。
回路:起点和终点重合的路。
连通图:任意两点之间至少存在一条链的图。
完全图:任意两点之间都有边相连的简单图。
n阶完全图用Kn表示,边数=
C 2 n(n 1)
n
2
注意:完全图是连通图,但连通图不一定是完全图。
运筹学胡运权第五版(第6章)
v1 e4
v4 e5 v5
依次下去,vn必然与前面的某个点相邻,图中有圈,矛盾!
注意:树去掉悬挂点和悬挂边后余下的子图还是树。
运筹学胡运权第五版(第6章)
(2)n阶树必有n-1条边。
证明(归纳法): 当n=2时,显然;
设n=k-1时结论成立。 当n=k时,树至少有一个悬挂点。
去掉该悬挂点和悬挂边,得到一个k-1阶的树,它有 k-2条边,则原k阶树有k-1条边。
7、已知图G1={V1,E1}, G2={V2,E2}, 若有V1V2,E1E2,则称G1是G2的一个子图; 若V1=V2,E1E2且 E1≠E2 ,则称G1是G2的一个部分图。
运筹学课程09-对策论(胡运权 清华大学)
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设s i是第i个局中人的一个策略,则n个局中人的策略形成的 策略组合s=(s1,s2,…,sn) 就是一个局势。若记S为全部局势的集合,则 S=S1×S2×…×Sn
NEUQ
当一个局势s出现后,应该为每一局中人 i规定一个赢得值 (或所失值)Hi(s)。显然,Hi(s)是定义在S上的函数,称为局中 人i的赢得函数。在“齐王赛马”中,局中人集合I={1,2},齐 王和田忌的策略集可分别用 S1 {1 , 2 ,L , 6 }、S2 {1 , 2 ,L , 6 } 表示。这样 , 齐王的任一策略α i 和田忌的任一策略β j 就构成 了—个局势sij,如果α1=(上,中,下),βl=(上,中,下).则在 局势s11下,齐王的赢得为H1(s11)=3,田忌的赢得为H2(s11)= -3 当局中人、策略集和赢得函数这3个要素确定后,一个对策 模型也就给定了。 19
矩阵对策问题解的假设:
具有鞍点的矩阵对策
例:设有一矩阵博弈G={S1,S2;H},其中
-6 1 -8 3 2 4 9 - 1 - 10 -3 0 6
26
H=
NEUQ 如果双方部不想冒险、都不存在侥幸心理,而是考虑到 对方必然会设法使自己所得最少这一点,就应该从各自 可能出现的最不利的情形中选择一个最有利的情形作为 决策的依据,这就是所谓“理智行为”,也是对策双方 实际上可以接受并采取的一‘种稳妥的方法。 从各自可能出现的最不利的情形中选择一个最有利的 情形作为决策的依据
6
约翰· 福布斯· 纳什
NEUQ
7
NEUQ
《美丽心灵》是一部关于一个真实天才的极富人 性的剧情片。故事的原型是数学家小约翰-福布斯 -纳什(Nash),普林斯顿大学的著名教授,诺贝尔 经济学奖的获得者(1994年),他在博弈理论方面 的巨大发现甚至改变了我们的日常生活。但另一 方面,纳什也是一个悲剧人物,他的一生为精神 分裂症所困。在历经苦痛的人生里,纳什一方面 在运用自己那优美绝伦的大脑,另一方面也在与 他的大脑进行着顽强的抗争。最终理性为他带来 了心灵的和平,纳什终于摘取了科学事业上的桂 冠。
(完整word版)运筹学(胡运权)第五版课后答案,运筹作业

47页1.1b羅蕿用图解法找不到满足所有约束条件的公共范围,所以该问题无可行解薅47页1。
1d蒂无界解(b)衿1.2蕿约束方程的系数矩阵A=1234莇2112蚄P1P2P3P4,运筹作业肀最优解A=(01/220)T和(0011)T页13题肆49膃设Xij为第i月租j个月的面积羄minz=2800x11+2800x21+2800x31+2800x41+4500x12+4500x22+4500x32+6000x13+6000x23+7300x 14螁s.t.聿x11+x12+x13+x14≥15膃x12+x13+x14+x21+x22+x23≥10膀x13+x14+x22+x23+x31+x32≥20艿x14+x23+x32+x41≥12袇Xij≥0芃用excel求解为:薁用LINDO求解:羁LPOPTIMUMFOUNDATSTEP3薆OBJECTIVEFUNCTIONVALUE 蚇1)118400.0羂VARIABLEVALUEREDUCEDCOST 荿Z0.0000001。
000000虿X113.0000000。
000000螇X210。
0000002800。
000000莃X318。
0000000.000000肁X410.0000001100。
000000莈X120.0000001700.000000袆X220.0000001700。
000000螄X320.0000000。
000000蕿X130.000000400.000000膇X230。
0000001500。
000000袆X1412.0000000.000000袁ROWSLACKORSURPLUSDUALPRICES芁2)0。
000000—2800。
000000羆3)2.0000000.000000羆4)0。
000000—2800.000000节5)0。
000000-1700.000000蝿NO。
ITERATIONS=3罿答若使所费租借费用最小,需第一个月租一个月租期300平方米,租四个月租期1200平方米,第三个月租一个月租期800平方米,页14题肆50蚃设a1,a2,a3,a4,a5分别为在A1,A2,B1,B2,B3加工的Ⅰ产品数量,b1,b2,b3分别为在A1,A2,B1加工的Ⅱ产品数量,c1为在A2,B2上加工的Ⅲ产品数量。
(完整版)运筹学胡运权第五版课件(第1章)
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s.t.
4x1
16
5 x2 15
x10, x2 0
标准化
max z 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4
x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2 , x3, x4 , x5 0
(3)若决策变量xj≤0,则令
x
j
xj
且
x
j
0
…
am1x1+am2x2+…+amnxn≤(=,≥) bm
x1 , x2, …, xn≥0
(3)其他形式: 连加形式
1-3 线性规划问题的标准形式
1、标准形式
或
2、条件
目标函数求极大值 约束条件全是等式(线性方程组) 决策变量全非负 右端常数全非负
3、标准化方法
(1)若目标函数求极小值,即
则令 z z
即求目标函数在若干约束条件下的最值。
3、规划问题数学模型的三要素
(1)决策变量:决策者为实现规划目标采取的方案、措施, 是问题中要确定的未知量。用x1,x2,…,xn表示。
(2)目标函数:问题要达到的目标要求,表示为决策变量的 函数。用 z=f(x1,x2,…,xn)表示。 (3)约束条件:决策变量取值时受到的各种可用资源的限制, 表示为含决策变量的等式或不等式。
运筹学
( Operations Research )
绪论
一、古代朴素的运筹学思想
例如:田忌赛马
二、运筹学的起源
国外 英文原名 Operations Research 简称“O.R.” 直译为:运用研究或作业研究 正式出现于1938年7月英国一份关于防空作战 系统运行的研究报告中
运筹学基础及应用第五版胡运权第一章

xi 0
aij
aLj
xL 0
i
∴ P1 , P2,······,PL-1, PL+1,······ Pm, Pj 线性无关。
∴ X1 也为基本可行解。
四、最优性检验和解的判别
令
,其中 随基的改变而改变
X1 = (x1 0- a1j ,x2 0- a2j ,···,xm 0- amj ,0,···,,···,0)T
必要性:X非基本可行解 X非凸集顶点 不失一般性,设X=(x1,x2,······,xm,0,0,······,0)T,为非基本可行解, ∵ X为可行解,
证:等价于 X非基本可行解X非凸集顶点
又 X是非基本可行解, ∴ P1,P2,······,Pm线性相关,即有 1P1+2P2+······+mPm=0, 其中1,2,······,m不全为0,两端同乘≠0,得 1P1+2P2+······+mPm=0,······(2)
∵ >0, 1->0 ,当xj=0, 必有yj=zj=0
∴
pjyj =
j=1
n
pjyj=b ······(1)
j=1
r
pjzj =
j=1
n
pjzj=b ······(2)
《运筹学教程》胡云权第五版运筹学6对策论矩阵对策 34页

9 2 6 -3
理智行为:从各自最不利情形中选择最有利 I:最大最小原则 II:最小最大原则
平衡局势:双方均可接受,且对双方都是最稳妥的结果。 (α2 ,β2),局中人I和II的最优纯策略。
矩阵对策的纯策略
3、矩阵对策的最优纯策略
定义 1:设 G {S1, S2; A}为矩阵对策,其中
S1 {1,2 ,,m} , S2 {1, 2 ,, n}, A {aij }mn ,
a22既是其所在行的最小元素,也是其所在列的最大元素,
即有 ai2≤a22 ≤ a2j i=1,2,3,4 j=1,2,3
矩阵对策的纯策略
3、矩阵对策的最优纯策略
定理 1: 矩阵对策 G {S1, S2; A}在纯策略意义下有解的充要条
件是:存在纯局势
( i
*
,
j*
)
使得对一切
i
1,2,, m;
44
22
对策的值(局中人
I
的赢得期望值)VG
9 2
。
矩阵对策的解法
图解法
仅适用于赢得矩阵为2×n或m×2阶的矩阵对策问题。
例:求解矩阵对策G={S1 , S2 ; A} ,其中
A
解:(1)不存在鞍点,为混合策略求解问题。
2 7
3 5
11
2
(2)图解法求解
设局中人I的混合策略为(x, 1-x)T,x [0,1] 。
据定义 1,不存在纯策略意义下的解。 无鞍点
例:
G
{S1,
S2;
A} ,其中
A
3 5
63 44
56
局中人Ⅰ和Ⅱ在策略集 S1 和 S 2 中采取每一策略都有一
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赢得函数( H(s) ):对于任一局势,局中人的赢得值。支付函数
严格占优策略/严格劣势策略
2
上策均衡/纳什均衡
可编辑ppt
典型案例和重要结论
囚徒困境 智猪博弈
结论1:不要选择严格劣势策略。 结论2:个人理性选择导致非最优。 结论3:学会换位思考。 求解方法:删除严格劣势策略
课程目标
理解并掌握矩阵对策的纯策略 理解并掌握矩阵对策的混合策略 掌握矩阵对策的求解方法
6
可编辑ppt
矩阵对策的策略
纯策略:确定的选择某策略 混合策略:以某一概率分布选择各策略。
7
矩阵对策的纯策略
可编辑ppt
1、矩阵对策的一般表达
设用Ⅰ、Ⅱ分别表示两局中人,Ⅰ有 m 个纯策略
1,2 ,,m ,Ⅱ有 n 个纯策略 1, 2 ,, n ,则
均有
a ij
*
ai* j*
ai* j
2 7 2 1 1
例: G {S1, S2; A},其中 A 2 2 3 4 2
3 5 4 4 3
2 2 1 6 1
3746
由
max i
min j
aij
min j
max i
aij
a31
ห้องสมุดไป่ตู้
3 则VG
3 ,G
的解
为3, 1分别是局中人Ⅰ、Ⅱ的最优纯策略。
事实:对策 G 的值VG ai* j* 是 A a 中 i* j* 所在的行的最小 12
矩阵对策的纯策略
2、矩阵对策解的引例
例: 设 G {S1, S2; A} ,
其中 S1 {1,2,3,4} ,
6
A
3
1 2
8 -8
4
2
S2 {1, 2, 3},
9 1 10 -10
3 0
6
-3
926
可编辑ppt
理智行为:从各自最不利情形中选择最有利 I:最大最小原则 II:最小最大原则
β2)(α3,
β4) 14
可编辑ppt
矩阵对策的纯策略
5、矩阵对策纯策略的性质
性质1:无差别性
若(αi1 ,βj1)和(αi2,βj2)是对策G的两个解,则
ai1j1 = ai2j2
性质2:可交换性
若(αi1 ,βj1)和(αi2,βj2)是对策G的两个解,则(αi1 ,βj2) 和(αi2,βj1)也是对策G的两个解。
元素,又是所在列的最大元素,即
a ij
*
ai* j*
ai* j 。
可编辑ppt
矩阵对策的纯策略
4、矩阵对策的鞍点与解
对于一个对策G={S1, S2, A}, 若
有
max i
min j
aij
min j
max i
aij
ai* j*
则称局势(αi*, βj*)为对策G的
鞍点,V = a i*j*为对策G的值。
Ⅰ的策略集为: S1 {1,2 , i , ,m},
Ⅱ的策略集为: S2 {1, 2 , j , , n} 。
当Ⅰ、Ⅱ分别选择纯策略i , j 时,形成了一个纯局势
(i , j ) S S1 S2 ,则对任一 (i , j ) S ,记Ⅰ的赢得
值为 ai j ,即Ⅱ赢得值为 ai j (i 1,2,, m; j 1,2,, n) .
3
可编辑ppt
矩阵对策的基本理论
4
可编辑ppt
对策/博弈分类
局中人个数:二个,多个 策略集中的个数:有限,无限 支付/赢得代数和:零和,非零和 局中人是否合作:非合作,合作 局中人行动时间:静态,动态 局中人对他者信息了解程度:完全信息,非完全信息 对策次数:单次,重复
5
可编辑ppt
平衡局势:双方均可接受,且对双方都是最稳妥的结果。 10 (α2 ,β2),局中人I和II的最优纯策略。
矩阵对策的纯策略
3、矩阵对策的最优纯策略
可编辑ppt
定义 1:设 G {S1, S2; A}为矩阵对策,其中
S1 {1,2 ,,m} , S2 {1, 2 ,, n}, A {aij }mn ,
如
果
max i
min j
aij
min j
max i
aij
ai* j*
成立,记 VG
ai* j*
,则
称VG ai* j* 为矩阵对策 G 的值.
相应的纯局势 (i* , j* ) 为 G 在纯策略下的解,i* 与 j*
分别称为局中人Ⅰ与Ⅱ的最优纯策略。
从上例看出,矩阵A中平衡局势(α2 ,β2)对应的元素
矩阵对策的值唯一。即当一个局中人选择了最 15
优纯策略后,他的赢得值不依赖于对方的纯策略。
a22既是其所在行的最小元素,也是其所在列的最大元素,
11
即有 ai2≤a22 ≤ a2j i=1,2,3,4 j=1,2,3
矩阵对策的纯策略
可编辑ppt
3、矩阵对策的最优纯策略
定理 1: 矩阵对策 G {S1, S2; A}在纯策略意义下有解的充要条
件是:存在纯局势 (i* , j* ) 使得对一切 i 1,2,, m; j 1,2,,n
可编辑ppt
第六章 对策论
1
基本概念
对策论又称博弈论,研究冲突对抗条件下最优决策问题
的理论。
可编辑ppt
策略形势:不完全竞争条件下的对抗行为,各方收益由
自身行为和其他方行为共同决定。
基本要素
局中人(I ):有权决定自己行动方案的对策参加者,理性人 策略集(S ):供局中人选择的实际可行完整行动方案的集合,
a11 a12 a1n
记
A
a21
a22
a2
n
am1
am2
amn
Ⅰ的赢得矩阵
或Ⅱ的支付矩阵
8
Ⅱ的赢得矩阵为-A 。
矩阵对策的纯策略
1、矩阵对策的一般表达
可编辑ppt
如果局中人Ⅰ、Ⅱ的策略集为 S1, S2 ,局中人Ⅰ的赢得矩阵
为 A,则矩阵对策的模型为
G {, ; S1, S2; A} 或 G {S1, S2; A}
例:田忌赛马
局中人:田忌(I)、齐王(II)
S1 ={(上、中、下),(上、下、中),(中、上、下), (中、下、上),(下、中、上),(下、上、中)}= S2
3 1 1 1 1 1
1
3
1
1
1
1
1 1 3 1 1 1
A 1 1
1
3
1
1
9
1 1 1 1 3 1
1 1 1 1 1 3
注:在矩阵中,一个数在所在行中是最大值,在所 在列中是最小值,则被称为鞍点。
13
矩阵对策的纯策略
4、矩阵对策的鞍点与解 多鞍点与无鞍点对策 例: 设有一矩阵对策如下,求它的解。
可编辑ppt
6 5 6 5
A 1 4 2 1 8 5 7 5
0 2
6
2
局势(α1, β2),(α1, β4),(α3, 均构成鞍点,此对策有多个解。