KOOPERATIVNI HRY DVOU HRA CˇU

Podobné dokumenty
3. ANTAGONISTICKÉ HRY

ANTAGONISTICKE HRY 172

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

Teorie her a ekonomické rozhodování. 8. Vyjednávací hry

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry

Úvod do teorie her

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

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

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

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

Úvod do teorie her. 6. Koaliční hry

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

Teorie her. RNDr. Magdalena Hykšová, Ph.D. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165.

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

TGH13 - Teorie her I.

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

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

4EK201 Matematické modelování. 10. Teorie rozhodování

5. Lokální, vázané a globální extrémy

12 HRY S NEÚPLNOU INFORMACÍ

4 DVOJMATICOVÉ HRY. Strategie Stiskni páku Sed u koryta. Stiskni páku (8, 2) (5, 3) Sed u koryta (10, 2) (0, 0)

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

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

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

Lineární algebra : Lineární prostor

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

10. Vektorové podprostory

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

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

10 Funkce více proměnných

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Matice lineárních zobrazení

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že

Matematika pro informatiky

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

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

H {{u, v} : u,v U u v }

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

Lineární algebra : Báze a dimenze

IX. Vyšetřování průběhu funkce

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.

9. přednáška 26. listopadu f(a)h < 0 a pro h (0, δ) máme f(a 1 + h, a 2,..., a m ) f(a) > 1 2 x 1

Extrémy funkce dvou proměnných

1 Množiny, výroky a číselné obory

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0.

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.

64. ročník matematické olympiády Řešení úloh krajského kola kategorie A

Lineární algebra : Metrická geometrie

Matematika V. Dynamická optimalizace

PŘÍKLADY DVOJMATICOVÉ HRY

Dva podniky vedou mezi sebou spor, k jehož vyřešení může každý z nich podniknout jednu

10 Přednáška ze

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

Stručný úvod do teorie her. Michal Bulant

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

Definice globální minimum (absolutní minimum) v bodě A D f, jestliže X D f

1 Topologie roviny a prostoru

Báze a dimenze vektorových prostorů

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

Výroková a predikátová logika - IV

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

1 Lineární prostory a podprostory

Soustavy lineárních rovnic

Afinní transformace Stručnější verze

Soustavy linea rnı ch rovnic

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

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

Dvou-maticové hry a jejich aplikace

Výběr báze. u n. a 1 u 1

Stromové rozklady. Definice 1. Stromový rozklad grafu G je dvojice (T, β) taková, že T je strom,

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

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Matematika B101MA1, B101MA2

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

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

1 Soustavy lineárních rovnic

[1] Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů...

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Rovnice se separovanými proměnnými

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...

Úvod do teorie her. David Bartl, Lenka Ploháková

Úvod do teorie her

Limita posloupnosti a funkce

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Funkce a základní pojmy popisující jejich chování

Lineární programování

Algebraické struktury s jednou binární operací

Vlastní číslo, vektor

1 Řešení soustav lineárních rovnic

11. Skalární součin a ortogonalita p. 1/16

1. přednáška 1. října Kapitola 1. Metrické prostory.

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

Transkript:

8 KOOPERATIVNÍ HRY DVOU HRÁČŮ 291

V této kapitole se budeme zabývat situacemi, kdy hráči mohou před začátkem hry uzavřít závaznou dohodu o tom, jaké použijí strategie, vygenerovaný zisk si však nemohou přerozdělit (tak je tomu například vždy, kdy hodnoty výplatní funkce představují užitek jedince). Ve čtvrté kapitole jsme uvažovali následující příklad: Příklad 1 Konflikt typu manželský spor. Představme si manželský pár, v němž mají partneři poněkud odlišné názory na nejlepší využití volného večera: žena dává přednost návštěvě boxu, muž fotbalu. Půjdou-li na box, přinese to větší užitek ženě a menší muži, půjdou-li na fotbal, bude tomu naopak. Půjde-li však každý jinam, bude výsledkem celkové rozladění a užitek bude pro každého z nich menší, než by tomu bylo v případě návštěvy méně preferované akce. Situaci si můžeme znázornit například následující dvojmaticí popisující užitek pro ženu a muže při jednotlivých kombinacích trávení volného večera: 292

Pepíček Strategie Box Balet Box (2, 1) (0, 0) Maruška Balet (0, 0) (1, 2) Rovnovážné body v ryzích strategiích: (Box, Box), (Balet, Balet) Rovnovážný bod ve smíšených strategiích: π 1 (p, q) = 2pq + 1(1 p)(1 q) = 3pq p q + 1 π 2 (p, q) = 1pq + 2(1 p)(1 q) = 3pq 2p 2q + 1 293

π 1 (p, q) = p(3q 1) q + 1, π 2 (p, q) = q(3p 2) 2p + 1 Reakční křivky: R 1 (q) = 0... q 0, 1 3 ) 0, 1... q = 1 3 R 2 (p) = 1... q ( 1 3, 1 0... p 0, 2 3 ) 0, 1... p = 2 3 1... p ( 2 3, 1 294

Rovnovážný bod Očekávaná výhra ((1, 0), (1, 0)) (2, 1) ( ( 2 3, 1 3 ), ( 1 3, 2 3 )) ( 2 3, 2 ) 3 ((0, 1), (0, 1)) (2, 1) Následující obrázek zobrazuje všechny dvojice výplatních funkcí, tj. všechny body dosažitelné v rámci nekooperativní hry. 295

DVOJMATICOVÁ HRA Hráč 2 Strategie t 1 t 2... t n s 1 (a 11, b 11 ) (a 12, b 12 )... (a 1n, b 1n ) Hráč 1 s 2 (a 21, b 21 ) (a 22, b 22 )... (a 2n, b 2n ) A =.......................................... s m (a m1, b m1 ) (a m2, b m2 )... (a mn, b mn ) a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n.................... a m1 a m2... a mn, B = b 11 b 12... b 1n b 21 b 22... b 2n................... b m1 b m2... b mn 296

Kooperativní hry dvou hráčů Definice 1. Necht G je dvojmaticová hra dvou hráčů s výplatními maticemi A, B typu m n. Společnou strategií budeme rozumět matici pravděpodobností P = (p ij ) typu m n, tj. p ij 0 pro 1 i m, 1 j n, m i=1 n p ij = 1. j=1 Společná strategie tedy přiřazuje pravděpodobnost každé dvojici ryzích strategií. Očekávané hodnoty výplatní funkce jsou pro jednotlivé hráče při společné strategii P rovny u(p ) = m n p ij a ij, v(p ) = i=1 j=1 m n p ij b ij i=1 j=1 297

Příklad 2 Ve hře Manželský spor: společnou strategií je například matice P = 1 2 1 8 1 8 1 4 Očekávaná hodnota výhry Marušky: u(p ) = 1 2 2 + 1 8 0 + 1 8 0 + 1 4 1 = 5 4 Očekávaná hodnota výhry Pepíčka: v(p ) = 1 2 1 + 1 8 0 + 1 8 0 + 1 4 2 = 1 V kooperativní hře hráči uzavírají dohodu o tom, jakou společnou strategii mají zvolit. 298

Definice 2. Kooperativní výplatní oblast je množina K = {(u(p ), v(p )) : P je společná strategie}. (8.1) K je konvexní, uzavřená a omezená množina obsahující odpovídající nekooperativní oblast 299

KONVEXNÍ MNOŽINY Definice 3. Množina M R n se nazývá konvexní, jestliže pro každé x, y M a každé reálné číslo t, 0 t 1, platí: tx + (1 t)y M Jinými slovy, množina M je konvexní, jestliže každá úsečka, jejíž koncové body leží v M, leží celá v M. 300

Definice 4. Necht F = {x 1, x 2,..., x k } je konečná podmnožina R n. Konvexní kombinací množiny F se rozumí vektor w = k t i x i, kde t 1 0,..., t k 0, t 1 + t k = 1. i=1 Tvrzení 1. Množina všech konvexních kombinací množiny F = {x 1, x 2,..., x k } je konvexní. Důkaz. Pro libovolné dvě konvexní kombinace y = t 1 x 1 + + t n x n, z = s 1 x 1 + + s n x n a libovolné k 0, 1 platí: ky +(1 k)z = [kt 1 +(1 k)s 1 ]x 1 + +[kt n 1 +(1 k)s n 1 ]x n 1 + +[k(1 t 1 t n 1 ) + (1 k)(1 s 1 s n 1 )]x n = = a 1 x 1 + + a n x n, kde a 1 + + a n = 1 Tvrzení 2. Je-li daná množina M konvexní, pak každá konvexní kombinace bodů z M opět leží v M. Důkaz. Indukcí dokážeme: {x 1,..., x n } M n i=1 t ix i M. 301

n = 1 : OK n n + 1 : Uvažujme z = t 1 x 1 + + t n x n + t n+1 x n+1, t 1 + + t n+1 = 1; označme t 1 + + t n = t, t n+1 = 1 t. Zřejmě platí: z = t ( t 1t x 1 + + tn t x n) + (1 t)xn+1, t 1t + + tn t = 1. Podle indukčního předpokladu je t 1 t x 1 + + tn t x n M. 302

Definice 5. Necht A je podmnožina R n. Konvexním obalem množiny A se nazývá nejmenší konvexní množina obsahující A. Konvexní obal budeme značit symbolem conv(a). Poznámka. Z předchozích tvrzení plyne: conv(a) průnikem všech konvexních množin obsahujících A. Konvexní obal množiny A je množinou všech konvexních kombinací bodů z A. 303

Věta 1. Necht G je hra je hra dvou hráčů určená dvojmaticí C typu m n. Kooperativní výplatní oblast je konvexní uzávěr množiny bodů v R 2, jejichž souřadnice jsou prvky dvojmatice C. Důkaz. Je-li P společná strategie, pak odpovídající dvojice hodnot výplatních funkcí je (u(p ), v(p )) = m n p ij c ij. i=1 j=1 Všechny tyto body vytvoří konvexní uzávěr množiny {c ij, 1 i m, 1 j n}. Naopak, jakýkoli bod konvexního uzávěru této množiny je výplatní dvojicí. Definice 6. Množina S R 2 se nazývá symetrická, jestliže pro každé u, v R platí: (v, u) S (u, v) S. 304

Definice 7. Uvažujme množinu A R 2. Symetrický konvexní obal množiny A je definován jako konvexní obal množiny A {(v, u) : (u, v) A} a značí se symbolem sconv(a). Tvrzení 3. Necht A R 2 a k je takové číslo, že pro každý bod (u, v) A platí: u + v k. Potom stejná nerovnost platí pro každý bod symetrického konvexního uzáveru sconv(a). 305

VYJEDNÁVACÍ PROBLÉM Definice 8. Vyjednávacím problémem budeme rozumět uspořádanou dvojici (P, u), kde P je kooperativní výplatní oblast, u 0 = (u 0, v 0 ), kde u 0, v 0 jsou výplaty v případě nedosažení dohody ( hrozby ). 306

Definice 9. Dvojice hodnot výplatních funkcí (û, ˆv) K se nazývá paretovská či nedominovaná, jestliže neexistuje žádná jiná výplatní dvojice (u, v) K, pro kterou by bylo u û a zároveň v ˆv, přičemž alespoň jedna nerovnost by byla ostrá. 307

Definice 10. Vyjednávací množina pro daný vyjednávací problém je množina všech Paretovských výplatních dvojic (u, v) P takových, že u v 0, v v 0, kde u = (u 0, v 0 ) je důsledek nedosažení dohody. 308

JOHN FORBES NASH (*1928) 1950 The bargaining problem, Econometrica 18 1953 Two-person cooperative games, Econometrica 21 309

Nashovy vyjednávací axiomy Uvažujme vyjednávací problém (P, (u 0, v 0 )), označme jeho řešení Ψ(P, (u 0, v 0 )) = (u, v ). Podmínka 1 (Individuální racionalita) u u 0, v v 0 Podmínka 2 (Paretovská optimalita) Dvojice (u, v ) je paretovsky optimální. Podmínka 3 (Dosažitelnost) (u, v ) P. 310

311

Podmínka 4 (Nezávislost na irelevantních alternativách) Je-li P výplatní oblast obsažená v P a obě dvojice (u 0, v 0 ), (u, v ) P, pak Ψ(P, (u 0, v 0 )) = (u, v ). 312

Podmínka 5 (Nezávislost na lineární transformaci) Je-li P získáno z P lineární transformací u = au + b, v = cv + d, kde a, c > 0, pak Ψ(P, (au 0 + b, cv 0 + d)) = (au + b, cv + d). Podmínka 6 (Symetrie) Je-li množina P symetrická (tj. (u, v) P (v, u) P ) a u 0 = v 0, pak je u = v. 313

Věta 2. Existuje právě jeden arbitrážní proces Ψ splňující podmínky 1 6. Důkaz. Konstrukce Ψ. Případ (i) Existuje (u, v) P, kde u > u 0 a v > v 0. Označme K = {(u, v) P, u > u 0, v > v 0 } a definujme g(u, v) = (u u 0 )(v v 0 ) pro (u, v) K. Existuje právě jeden bod (u, v ), v němž g(u, v) nabývá maximální hodnoty. Položme Ψ(P, (u 0, v 0 )) = (u, v ). 314

Případ (ii) Pro žádný bod (u, v) P neplatí zároveň u > u 0 a v > v 0. 315

Případ (iia) Existuje bod (u 0, v) P, pro který v > v 0. Největší v s touto vlastností, kde (u 0, v) P, označme v. Položme Ψ(P, (u 0, v 0 )) = (u 0, v ). 316

Případ (iib) Existuje bod (u, v 0 ) P, pro který u > u 0. Největší u s touto vlastností, pro něž (u, v 0 ) P, označme u. Položme Ψ(P, (u 0, v 0 )) = (u, v 0 ). 317

Případ (iic) Nenastává ani jeden z případů (iia), (iib). Položme Ψ(P, (u 0, v 0 )) = (u 0, v 0 ). 318

Ověření Nashových axiomů. Podmínky (1) a (3) jsou zřejmě splněny ve všech případech. Podmínka (2): Pokud by nebyla splněna, pak by existoval bod (u, v) P, (u, v) (u, v ), který by dominoval bodu (u, v ). V případě (i) by platilo (u u 0 ) (u u 0 ), (v v 0 ) (v v 0 ) a aspoň jedna z těchto nerovností by byla ostrá ((u, v) (u, v )). Proto g(u, v) > g(u, v ), což je spor s konstrukcí (u, v ). V případě (iia) musí být u = u 0 = u, protože neplatí zároveň (iib); proto v > v, což je spor s definicí v. Analogicky pro (iib). V případě (iic) je (u, v ) = (u 0, v 0 ); pokud by bylo u > u 0, pak by platilo (iib), při v > v 0 by nastal případ (iia), což je spor. 319

Podmínka (4): V případě (i) je maximální hodnota funkce g na průniku K P menší nebo rovna její maximální hodnotě na K. Protože je (u, v ) P, jsou si tato maxima rovna. Proto Ψ(P, (u 0, v 0 )) = Ψ(P, (u 0, v 0 )). V případech (iia), (iib) lze postupovat podobně, případ (iic) je snadný. Podmínka (5): V případě (i) platí (i) i pro výplatní oblast P se status quo bodem (au 0 + b, cv 0 + d). Proto (u (au 0 + b))(v (cv 0 + d)) = ac(u u 0 )(v v 0 ). Protože a, c > 0, nabývá funkce na levé straně rovnice svého maxima v bodě (au + b, cv + d). V případě (i) tedy podmínka (5) platí. Postup v ostatních případech je obdobný. 320

Podmínka (6): Pokud by bylo u v, pak by ze symetrie plynulo (v, u ) P ; v případě (i) by platilo g(v, u ) = g(u, v ). Podle tvrzení 3 nabývá funkce g svého maxima pouze v jednom bodě, což je spor. Případy (iia) a (iib) nemohou vzhledem k symetrii nastat. Jednoznačnost. Důkaz se provede sporem, k němuž se dojde z předpokladu, že existuje jiný arbitrážní proces Ψ splňující Nashovy axiomy. Protože jsou tyto procesy různé, existuje výplatní oblast P a bod status quo (u 0, v 0 ) P, pro něž (u, v) = Ψ(P, (u 0, v 0 )) Ψ(P, (u 0, v 0 )) = (u, v ). 321

Věta 3. Necht P je výplatní oblast a (u 0, v 0 ) P. Předpokládejme, že existuje bod (u, v) P s vlastností u > u 0, v > v 0 ; množinu všech bodů (u, v) uvedené vlastnosti označme symbolem K. Definujme na množině K funkci g(u, v) = (u u 0 )(v v 0 ). Potom g dosahuje svého maxima na K v právě jednom bodě. 322

Ehud Kalai, Meir Smorodinsky Other Solutions to Nash s Bargaining Problem, 1975 (Econometrica 43, 513 518) Řešení vycházející z nejoptimističtějších očekávání: 323

Místo podmínky 4 (nezávislost na irelevantních alternativách): Individuální monotonie: Je-li P P a pro j i je a j (P ) = a j (P), pak K i (P, d) K i (P, d). 324

Věta 4. Kalai-Smorodinského řešení je jediné řešení splňující podmínky paretovské optimality, symetrie, nezávislosti na lineárních transformacích a individuální monotonie (n = 2). 325

Rovnostářské řešení Ehud Kalai, 1977 Silná monotonie: Je-li P P, pak K i (P, d) K i (P, d) pro všechna i. Věta 5. Rovnostářské řešení je jediné řešení splňující podmínky slabé paretovské optimality, symetrie, a silné monotonie. 326

Diktátorské řešení 327

Příklad 3. Uvažujme kooperativní hru určenou dvojmaticí ( ) (2, 1) ( 2, 1) (1, 1). ( 1, 2) (0, 2) (1, 2) Hodnoty u 0, v 0 nalezneme jako minimální zaručené výhry jednotlivých hráčů v nejhorší možné situaci, která pro ně v rámci dané hry může nastat, tj. v situaci, kdy by se je oponent snažil co nejvíce poškodit (to znamená: čím méně dostane první hráč, tím větší užitek pro druhého a naopak). Každý hráč tedy uvažuje antagonistickou hru, kde on má své původní hodnoty a protihráč má vždy opačný zisk. Z pohledu prvního hráče: ( (2, 2) ( 2, 2) (1, 1) ( 1, 1) (0, 0) (1, 1) Můžeme eliminovat poslední sloupec, dále musíme najít smíšené strategie. Protože se nám jedná o zisk prvního hráče v rovnovážném bodě, budeme rovnou pracovat se ziskem prvního hráče a ptát se, kdy je tento hráč indiferentní mezi svými strategiemi, tj. mezi prvním a druhým řádkem: ). 2q 2(1 q) = q q = 2/5 328

V rovnici máme přímo zisk prvního hráče, stačí tedy dosadit 2/5 do libovolné strany rovnice a získáme u 0 = 2/5. Z pohledu druhého hráče: ( (1, 1) ( 1, 1) ( 1, 1) ( 2, 2) ( 2, 2) (2, 2) Druhý sloupec dominuje prvnímu i třetímu, které tedy můžeme eliminovat, v druhém sloupci vidíme rovnovážný bod ( 1, 1). Nyní nás zajímá zisk druhého hráče, proto v 0 = 1. ). 329

( (2, 1) ( 2, 1) (1, 1) ( 1, 2) (0, 2) (1, 2) ). Maximinní hodnoty: u 0 = 2 5, v 0 = 1. 330

Položme (u 0, v 0 ) = ( 2, 1). Arbitrážní bod zřejmě musí být nalezen mezi body výplatní oblasti, které dominují ( 2, 1) a které 5 5 nejsou dominovány žádnými jinými body tj. na úsečce s krajními body (0, 2) a (1, 1), která představuje vyjednávací množinu. Podle konstrukce arbitrážního bodu hledáme maximum funkce ( g(u, v) = (u u 0 )(v v 0 ) = u + 2 ) (v 1) 5 na úsečce dané rovnicí v = u + 2. Jedná se tedy o nalezení extrému funkce jedné reálné proměnné ( g(u, u + 2) = u + 2 ) ( u + 1) = u 2 + 3 5 5 u + 2 5. Pomocí diferenciálního počtu obdržíme u = 3 10, v = 17 10. 331

Příklad 4. Uvažujme kooperativní hru určenou dvojmaticí ( (5, 1) (7, 4) (1, 10) (1, 1) (9, 2) (5, 1) ). Maximinní hodnoty: u 0 = 3, v 0 = 1. 332

Příklad 5. Uvažujme kooperativní hru určenou dvojmaticí ( (5, 1) (7, 4) (1, 10) (1, 1) (9, 2) (5, 1) ). Maximinní hodnoty: u 0 = 3, v 0 = 1. 333

Vyjednávací množina je nyní tvořena dvěma úsečkami, stejný postup jako v předchozím příkladu se použije na obě úsečky, přičemž pro jednu vyjde bod maxima mimo ni, pro druhou získáme arbitrážní bod u = 13 2, v = 9 2. 334