Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry



Podobné dokumenty
Teorie her a ekonomické rozhodování. 3. Dvoumaticové hry (Bimaticové hry)

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

ANTAGONISTICKE HRY 172

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

Úvod do teorie her

Operační výzkum. Teorie her. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací

TGH13 - Teorie her I.

Operační výzkum. Teorie her cv. Hra v normálním tvaru. Optimální strategie. Maticové hry.

Operační výzkum. Teorie her. Řešení maticových her převodem na úlohu LP.

4EK213 Lineární modely. 5. Dualita v úlohách LP

TEORIE HER - ÚVOD PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ část druhá Přednáška 2. Zuzana Bělinová


12 HRY S NEÚPLNOU INFORMACÍ

Úvod do teorie her. druhé upravené vydání. Martin Dlouhý Petr Fiala

Stručný úvod do teorie her. Michal Bulant

Teorie her a ekonomické rozhodování 5. Opakované hry

Dvou-maticové hry a jejich aplikace

4EK201 Matematické modelování. 10. Teorie rozhodování

Ekonomická formulace. Matematický model

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

Dokažte Větu 2(Minimax) ze třetího dílu seriálu pro libovolnou hru s nulovým součtem, ve kterémákaždýhráčnavýběrprávězedvoustrategií.

Metody lineární optimalizace Simplexová metoda. Distribuční úlohy

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

12. Lineární programování

Státnicová otázka 6, okruh 1

KOOPERATIVNI HRY DVOU HRA CˇU

TEORIE HER. Základní pojmy teorie her. buď racionální (usiluje o optimální výsledek hry) nebo indiferentní (výsledek hry je mu lhostejný)

Teorie her a ekonomické rozhodování. 8. Vyjednávací hry

4EK213 Lineární modely. 4. Simplexová metoda - závěr

Mezi firmami v oligopolu dochází ke strategickým interakcím. Při zkoumání strategických interakcí používáme teorii her.

Parametrické programování

Simplexová metoda. Simplexová tabulka: Záhlaví (účelová funkce) A ~ b r βi. z j c j. z r

Lineární programování

1. července 2010

Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru

4EK201 Matematické modelování. 2. Lineární programování

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

FIT ČVUT MI-LOM Lineární optimalizace a metody. Dualita. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

{Q={1,2};S,T;u(s,t)} (3.3) Prorovnovážnéstrategie s,t vehřesnulovýmsoučtemmusíplatit:

IB112 Základy matematiky

Simplexové tabulky z minule. (KMI ZF JU) Lineární programování EMM a OA O6 1 / 25

Teorie her a ekonomické rozhodování 6. Kooperativní hry více hráčů

Kapitola 11: Vektory a matice:

Teorie her. Kapitola Základní pojmy Základní pojmy

Strategické hry v bezpečnostním inženýrství

Aplikace teorie her. V ekonomice a politice Ing. Václav Janoušek

Obecná úloha lineárního programování

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Základy lineárního programování. študenti MFF 15. augusta 2008

4EK213 Lineární modely. 12. Dopravní problém výchozí řešení

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

Teorie her. Theory of games. Vlastimil Čabla

Úlohy nejmenších čtverců

Úvod do teorie her

Matematika B101MA1, B101MA2

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková

5. Lokální, vázané a globální extrémy

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

ÚVOD DO ROZHODOVÁNÍ PŘEDNÁŠKA. OPTIMALIZACE A ROZHODOVÁNÍ V DOPRAVĚ Přednáška 1. Zuzana Bělinová

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

4EK213 Lineární modely. 10. Celočíselné programování

Definice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně

4EK212 Kvantitativní management. 2. Lineární programování

Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd. Ivana Kozlová. Modely analýzy obalu dat

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

6 Simplexová metoda: Principy

f ( x) = 5x 1 + 8x 2 MAX, 3x x ,

7 Kardinální informace o kritériích (část 1)

4EK212 Kvantitativní management. 1. Úvod do kvantitativního managementu a LP

Operační výzkum. Vícekriteriální programování. Lexikografická metoda. Metoda agregace účelových funkcí. Cílové programování.

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

Základy matematiky pro FEK

13. Lineární programování

KOOPERATIVNÍ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, JÁDRO HRY, HRA VE TVARU CHARAKTERISTICKÉ FUNKCE, SHAPLEYOVA HODNOTA CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ?

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Teorie her v praxi. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

Problém lineární komplementarity a kvadratické programování

Soustavy linea rnı ch rovnic

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE. Model tahové hry s finančními odměnami

7. přednáška Systémová analýza a modelování. Přiřazovací problém

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

1 Duální simplexová metoda

[1] LU rozklad A = L U

Úvod do teorie her. podzim 2010 v.1.0

Úvod do teorie her ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA [ MOPV ] METODY OPERAČNÍHO VÝZKUMU

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

5.7 Kooperativní hry Kooperativní hra 2 hráčů Kooperativní hra N hráčů 5.8 Modely oligopolu 5.9 Teorie redistribučních systémů 5.

2. KONEČNÉ HRY 2 HRÁČŮ

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Pojmy z kombinatoriky, pravděpodobnosti, znalosti z kapitoly náhodná veličina, znalost parciálních derivací, dvojného integrálu.

Otázky ke státní závěrečné zkoušce

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Průvodce studiem. do bodu B se snažíme najít nejkratší cestu. Ve firmách je snaha minimalizovat

Systémové modelování. Ekonomicko matematické metody I. Lineární programování

Transkript:

Teorie her a ekonomické rozhodování 2. Maticové hry

2.1 Maticová hra Teorie her = ekonomická vědní disciplína, která se zabývá studiem konfliktních situací pomocí matematických modelů Hra v normálním tvaru hráči provedou jediné rozhodnutí a to všichni najednou v rozvinutém tvaru řada po sobě následujících tahů, přičemž hráči se v tazích střídají 2

2.1 Maticová hra Hra v normálním tvaru je dána: množinou hráčů {1, 2,, N} předpokládejme pro jednoduchost, že N = 2 množinou prostorů strategií {X1, X2,, XN}, kde Xi označuje prostor strategií i-tého hráče předpokládejme pro jednoduchost prostory X a Y, strategie x a y množinou výplatních funkcí {f1(x1, x2,, xn), f2(x1, x2,, xn),, fn(x1, x2,, xn)} předpokládejme pro jednoduchost f1(x,y) a f2(x,y) 3

2.1 Maticová hra Hráči jsou inteligentní: Maximalizují užitek (hodnotu své výplatní funkce) Mají dokonalé informace o hře, tzn. znají Množinu hráčů Svůj prostor strategií a svou výplatní funkci Prostory strategií a výplatní funkce ostatních hráčů Všichni provádí rozhodnutí najednou 4

2.1 Maticová hra Antagonistický konflikt = co jeden získá, to druhý ztratí (spolupráce nemá smysl) Hra s konstantním součtem: f 1 x, y + f 2 x, y = K Hra s nulovým součtem (ekvivalentní): f 1 x, y + f 2 x, y = 0, a tedy f 1 x, y = f 2 x, y f x, y 5

2.1 Maticová hra Konečný prostor strategií obou hráčů 1. hráč X = {x1, x2,, xm} 2. hráč Y = {y1, y2,, yn} Celkem tedy existuje m x n možných kombinací strategií a každé lze přiřadit výhru f(x,y) Všechny tyto výhry lze uspořádat do matice 6

2.1 Maticová hra A = a 11 a 1n a m1 a mn 1. hráč xi 2. hráč yj 1. hráč získá aij 2. hráč získá aij (ztratí aij) 7

2.2 Dominování Příklad 1 1 5 2 A = 2 1 1 5 4 3 1. hráč volí řádek: X = {x1, x2, x3} 2. hráč volí sloupec: Y = {y1, y2, y3} Kterou strategii 1. hráč určitě nezvolí? Kterou strategii 2. hráč určitě nezvolí? Optimální strategie (x3, y3) 8

2.2 Dominování 1. hráč nebude volit řádek se všemi prvky menšími, než jsou odpovídající prvky v jiném řádku (měl by s jistotou nižší zisk) 2. hráč nebude volit sloupec se všemi prvky většími, než jsou odpovídající prvky v jiném sloupci (měl by s jistotou vyšší ztrátu) Hráč nikdy nezvolí silně dominovanou strategii silná dominovanost 9

2.2 Dominování Slabá dominovanost: Prvky v odpovídajícím řádku jsou menší nebo rovny prvkům v jiném řádku (1. hráč) či Prvky v odpovídajícím sloupci jsou větší nebo rovny prvkům v jiném sloupci (2. hráč) Využívat budeme pouze silnou dominovanost 10

2.2 Dominování Pomocí silné dominovanosti lze redukovat rozměr matice hry najít ve speciálních případech optimální strategii (jen zřídka viz předchozí případ) 11

2.3 Nashova rovnováha Nashova rovnováha = návod, jak najít optimální strategie hráčů ve hře (maticové) John F. Nash, Jr. 1994 Nobelova cena za ekonomii 12

2.3 Nashova rovnováha Pokud se některý z hráčů odchýlí od své optimální strategie (zatímco soupeř se své optimální strategie držet bude), nepolepší si Tzn. pokud se hráč nedrží optimální strategie, pohorší si (a v nejlepším případě na tom bude stejně) 13

2.3 Nashova rovnováha Nashova rovnováha: x o X, y o Y f 1 (x, y o ) f 1 (x o, y o ) a f 2 (x o, y) f 2 (x o, y o ) Pro hru s nulovým součtem: f 1 (x, y) f(x, y) a f 2 x, y f(x, y o ) f(x o, y o ) a f x o, y f x o, y o f(x, y), a tedy f x o, y f x o, y o 14

2.3 Nashova rovnováha Pro hru s nulovým součtem: f(x, y o ) f(x o, y o ) a f x o, y f x o, y o Neboli: f x, y o f x o, y o f x o, y Nashova rovnováha (Nashovo rovnovážné řešení, rovnovážné strategie) 15

2.3 Nashova rovnováha Nashovu rovnováhu získáme nalezením Sedlového prvku (sedlového bodu) Sedlový prvek = číslo největší ve svém sloupci a nejmenší ve svém řádku Vysvětlení: ve hře s nulovým součtem chce 2. hráč minimalizovat výhru prvého hráče a 1. hráč chce maximalizovat ztrátu druhého 16

2.3 Nashova rovnováha Pokud aij je sedlový prvek xi je optimální strategie prvého hráče yj je optimální strategie druhého hráče aij je cena hry Toto řešení nazýváme Nashova rovnováha (Nashovo rovnovážné řešení) v ryzích strategiích optimální strategii hrajeme ve 100 % případů 17

2.3 Nashova rovnováha Příklad 2 1 4 2 2 1 1 3 3 4 1 sedlový bod (x o, y o ) = (x 3, y 1 ) 18

2.3 Nashova rovnováha Příklad 3 1 4 2 2 3 2 2 3 4 2 sedlové body (x o, y o ) = (x 2, y 1 ) (x o, y o ) = (x 3, y 1 ) 19

2.3 Nashova rovnováha Příklad 4 1 4 2 3 1 1 2 3 4 žádný sedlový bod 20

2.3 Nashova rovnováha Maticová hra může mít: 1 sedlový prvek rovnovážné strategie přímo více sedlových prvků všechny mají stejnou cenu hry a jako optimální strategii mohu volit kteroukoliv navrženou žádný sedlový prvek neexistuje Nashova rovnováha v ryzích strategiích Pro hráče neexistují žádné rovnovážné strategie? 21

Příklad 5 Kámen nůžky papír K N P K N P 0 +1 1 1 0 +1 +1 1 0 22

Hra Kámen nůžky papír nemá sedlový prvek Tzn. nemá Nashovu rovnováhu v ryzích strategiích Přesto známe optimální strategii hráčů Jak vyhrát? hrát každou z možností s pravděpodobností 1/3 23

Pro každého hráče je tedy rovnovážnou strategií vektor (1/3, 1/3, 1/3) Čísla představují pravděpodobnosti, se kterými hráč hraje jednotlivé strategie Takto formulované strategie se nazývají smíšené (pravděpodobnostní) strategie 24

Základní věta maticových her: Každá maticová hra má Nashovo rovnovážné řešení (ve smíšených strategiích) 25

Postup hledání Nashova rovnovážného řešení ve smíšených strategiích se nazývá smíšené rozšíření maticové hry Smíšené rozšíření použijeme, neexistuje-li řešení v ryzích strategiích (tj. neexistuje-li sedlový prvek) 26

X = {x; x T = (x 1 ; x 2 ; ; x m ); m i=1 x i = 1; x 0} Y = {y; y T = (y 1 ; y 2 ; ; y n ); n j=1 y j = 1; y 0} 27

Hodnota výplatní funkce 1. hráče: f x, y = m i=1 n j=1 x i a ij y j = x T Ay Hodnota výplatní funkce 2. hráče má pouze opačné znaménko (hra s nulovým součtem) Ryzí strategie = speciální případ smíšených strategií (jednotkové vektory) 28

Podle ZVMH existují optimální strategie (x o, y o ) ve smíšeném rozšíření, neboli existuje Nashova rovnováha Musí tedy platit: x T Ay o x ot Ay o x ot Ay Hledáme tedy (x o, y o ) splňující uvedené nerovnosti 29

Označme cenu hry v = x ot Ay o Přičtení konstanty c ke všem prvkům v matici nezmění optimální strategie strategicky ekvivalentní hry Změní však cenu hry na v + c Tento trik umožňuje např. převést hru s konstantním součtem na hru s nulovým součtem 30

Pokud jsou všechny prvky matice A kladné, můžeme pokračovat v řešení Jsou-li některé prvky nekladné, je třeba přičíst vhodnou konstantu tak, aby se všechny prvky staly kladnými 31

Příklad 6 1 1 2 0 2 1 1 2 1 1 1 2 0 2 1 1 2 1 + 3 = 4 2 5 3 5 4 2 1 4 A co dál? Jak najít optimální strategie? 32

Hledáme Nashovu rovnováhu ve smíšených strategiích: x T Ay o x ot Ay o x ot Ay Uvedené vztahy ale musí platit i pro ryzí strategie x T = 1,0,, 0, x T = 0,1,, 0,, x T = 0,0,, 1 x T Ay o v + c: a 11 y o 1 + a 12y o 2 + + a 1ny o n v + c a m1 y o 1 + a m2y o 2 + + a mny o v + c n 33

a 11 y o 1 + a 12y o 2 + + a 1ny o v + c n a m1 y o 1 + a m2y o 2 + + a mny o v + c n Zajistili jsme, že v + c > 0, můžeme tedy všechny nerovnice vydělit výrazem v + c Substituce q j = yo j v+c q j 0 34

a 11 q 1 + a 12 q 2 + + a 1n q n 1 a m1 q 1 + a m2 q 2 + + a mn q n 1 q j 0 Omezující podmínky úloha lineárního programování Obdobný postup pro druhou nerovnost 35

Hledáme Nashovu rovnováhu ve smíšených strategiích: x T Ay o x ot Ay o x ot Ay Uvedené vztahy ale musí platit i pro ryzí strategie y T = 1,0,, 0, y T = 0,1,, 0,, y T = 0,0,, 1 v + c x ot Ay: x o 1a 11 + x o 2a 21 + + x o ma m1 v + c x o 1a 1n + x o 2a 2n + + x o ma mn v + c 36

x o 1a 11 + x o 2a 21 + + x o ma m1 v + c x o 1a 1n + x o 2a 2n + + x o ma mn v + c Zajistili jsme, že v + c > 0, můžeme tedy všechny nerovnice vydělit výrazem v + c Substituce p i = xo i v+c p i 0 37

a 11 p 1 + a 21 p 2 + + a m1 p m 1 a 1n p 1 + a 2n p 2 + + a mn p n 1 p i 0 Omezující podmínky úloha lineárního programování Uvedené úlohy = duálně sdružené (vhodná formulace účelových funkcí) 38

Primární problém Duální problém n j=1 q j 0, j a ij q j 1, i i=1 m p i 0, i a ij p i 1, j n max j=1 q j min i=1 m p i 39

Řešíme tedy klasickou úlohu LP (např. simplexovou metodou) Oba sdružené problémy mají stejnou hodnotu účelové funkce 1 v+c = z Primární úloha: optimum pro 2. hráče Duální úloha: optimum pro 1. hráče (stínové ceny) 40

Zpětná substituce q j = yo j v+c p i = xo i v+c y o j = v + c q j = q j z x o i = v + c p i = p i z Podobně hodnota účelové funkce 1 v+c = z v = 1 z c cena hry 41

Příklad 6 1 1 2 0 2 1 1 2 1 4 2 5 3 5 4 2 1 4 4q 1 + 2q 2 + 5q 3 1 3q 1 + 5q 2 + 4q 3 1 2q 1 + 1q 2 + 4q 3 1 q 1, q 2, q 3 0 max z = q 1 + q 2 + q 3 42

Řešení: q T = 0.21, 0.07, 0 p T = 0.14, 0.14, 0 z = 0.28 Po substituci: y T = 3, 1, 0 4 4 xt = 1, 1 2 2 1 1 2 0 2 1 1 2 1, 0 v = 0.57 43

Poznámky: prvky upravené matice A jsou kladné obě úlohy mají přípustné řešení obě úlohy mají optimální řešení řešení duální úlohy v simplexové tabulce primární úlohy pod přídatnými proměnnými (stínové ceny) 44

KONEC 45