D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 1

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 1"

Transkrypt

1 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe Gra w sensie niżej przedstawionym to zasady którymi kierują się decydenci. Zakładamy, że rezultatem gry jest wypłata, którą zgodnie z regułami gry przegrany płaci wygranemu. Przy czym rozważamy tylko gry w których bierze udział dwóch graczy i przegrana jednego jest wygraną drugiego. Ponadto dysponujemy tzw macierzą wypłat, która pozwala nam na określenie gry. Teorię gier stosuje się w praktyce gospodarczej głównie w zagadnieniach konkurencji i kooperacji. Powstaje coraz więcej prac teoretycznych łączących zarządzanie łańcuchami dostaw, z teorią gier. W większości wykorzystywane są niekooperacyjne gry statyczne, czasami stochastyczne. Inne modele opisuje się rzadziej. merykańscy naukowcy dostrzegają potrzebę i duży potencjał we wcieleniu do teorii SCM (Supply Chain Management Zarządzania Łańcuchami Dostaw) kolejnych typów gier. Do wykorzystania pozostają wciąż gry kooperacyjne, czy też powtarzalne. 978 rok - Herbert Simon otrzymał nagrodę Nobla za wkład w rozwój ewolucyjnej teorii gier, w szczególności za koncepcję ograniczonej racjonalności. Komitet nagrody określił te rezultaty jako przełomowe badania nad procesem podejmowania decyzji wewnątrz organizacji gospodarczych oraz teorię ich podejmowania. W 994 roku tę nagrodę otrzymali John Nash, Reinhard Selten i John Harsanyi za rozwój teorii gier i jej zastosowania w ekonomii. 996 rok - William Vickrey i James Mirrlees dostali nagrodę Nobla za stworzenie modeli przetargów i badanie konfliktów z niesymetryczną informacją uczestników. W 005 Thomas C. Schelling i Robert J. umann otrzymali Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii za zastosowanie teorii gier w naukach społecznych i mikroekonomii (dot. zachowania jednostek i rozwiązywania konfliktów). W roku 007 nagrodę Nobla z ekonomii za kolejne zastosowania teorii gier w tej dziedzinie dostali Leonid Hurwicz, Eric S. Maskin, Roger B. Myerson.

2 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe GRY KONFLIKTOWE GRY -OSOBOWE O SUMIE WYPŁT ZERO I. DEFINICJE i TWIERDZENI Konfliktowe gry dwuosobowe opisuje macierz wypłat mxn a ij,b ij gdzie: aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II Jeżeli suma wypłat jest równa zero, tj. aij + bij = 0 to grę nazywamy dwuosobową grą macierzową o sumie wypłat zero. Macierz wypłat takiej gry jest więc następująca mxn a ij, a ij W tej sytuacji macierz wypłat może opisywać tylko wygrane jednego z graczy. Przyjęto iż będzie to gracz I; zatem wygrane gracza II będą automatycznie liczbami przeciwnymi do wygranych gracza I. Def. Macierz wypłat gry dwuosobowej o sumie wypłat zero ma postać mxn a ij

3 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 3 Elementy macierzy są wygranymi gracza I i jednocześnie przegranymi gracza II. Def. Strategia mieszana Wektor wierszowy opisujący częstość stosowania poszczególnych strategii przez gracza I. X xm x x... x m gdzie: x i 0 dla i=,,...,m oraz m i x i Wektor kolumnowy opisujący częstość stosowania poszczególnych strategii przez gracza II Y nx y y... y n gdzie: y j 0 dla j=,,...,n oraz n j y j Def. Strategia czysta Jeżeli X lub Y są wersorami to nazywamy je strategiami czystymi. Def. Funkcją wypłaty nazywamy oczekiwaną wygraną gracza I (nadzieję matematycznę wygranej gracza I) E X, Y XY m i n j x a y i ij j

4 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 4 Def. Rozwiązaniem gry nazywamy wektory X x x x i m m Y n y y y n oraz liczbę rzeczywistą takie, że spełnione są warunki E X j, dla strategii czystych gracza II j=,,...,n E i,y dla strategii czystych gracza I i=,,...,m Strategie X oraz Y nazywamy strategiami optymalnymi, a liczbę wartością gry. Wartość gry jest oczekiwaną wygraną (nadzieją matematyczną wygranej) gracza I jeżeli obaj gracze stosują swoje optymalne strategie mieszane X oraz Y, tj. E X, Y

5 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 5 Tw. (H.Kuhn'a o punkcie siodłowym w teorii gier) Oczekiwana wygrana (nadzieja matematyczna) gracza I stosującego dowolną strategię mieszaną X podczas gdy gracz II stosuje optymalną strategię Y nie przekracza wartości gry. I odwrotnie, oczekiwana wygrana gracza I stosującego optymalną strategię X podczas gdy gracz II stosuje dowolną strategię mieszaną Y jest nie mniejsza niż wartość gry X, Y X, Y X, Y E E E Tw. (twierdzenie minimaksowe on Neumana i Morgensterna - twierdzenie zasadnicze gier macierzowych) Dla każdej gry macierzowej istnieją i są sobie równe wielkości max min E X, Y oraz min max E X, Y, które odpowiadają wartości X Y gry, tj. Y X X Y X Y max min E, min max E, X Y Y X Każda gra -osobowa o sumie wypłat zero ma zawsze rozwiązanie. Tw. (twierdzenie o liczbie stosowanych strategii) Niech m ( n ) oznacza liczbę strategii jaką używać będzie postępujący optymalnie gracz I (gracz II). Każdy z graczy postępując optymalnie używać będzie nie więcej strategii niż wynosi mniejsza z liczb m (liczba strategii gracza I) lub n (liczba strategii gracza II), tj. m min m, n oraz n min m, n

6 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 6 Def. Dolna wartość gry (minimalna wygrana gracza I) Liczba rzeczywista taka, że Dla dolnej wartości gry zachodzi i max a i gdzie ai min aij j max min a i j ij Def. Górna wartość gry (maksymalna przegrana gracza II) Liczba rzeczywista taka, że min j a j Dla górnej wartości gry zachodzi gdzie a j max aij minmax a j i Sposób określania dolnej ( ) i górnej ( ) wartości gry nosi nazwę zasady minimaksu, tj. zasady odzwierciedlającej ostrożne postępowanie obu graczy. 3 5 aij ij 0 i 3 3

7 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 7 Def. Gra z punktem siodłowym jest to gra, w której dolna ( ) i górna ( ) wartości gry są sobie równe, tj. Def. Punkt siodłowy jest to ten z elementów macierzy wypłat a ij, który wyznacza dolną ( ) i górną ( ) wartość gry w grze z punktem siodłowym. Tw. (twierdzenie o rozwiązaniu gry z punktem siodłowym) Rozwiązaniem gry z punktem siodłowym jest para strategii czystych (wersorów) X i Y oraz wartość gry X Y 3 5 = Def. Gra symetryczna. Grę nazywamy grą symetryczną jeżeli macierz wypłat tej gry jest macierzą skośno-symetryczną, tj. a a m ij ji Tw. (twierdzenie o rozwiązaniu gry symetrycznej) W grze symetrycznej optymalne strategie obu graczy są identyczne, a wartość gry wynosi zero, tj. X Y oraz =0

8 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe aij = / 0 3 / 0 5 / 0 X Y / 0 3 / 0 5 / 0 Tw. (twierdzenie o dodaniu stałej do macierzy wypłat) Dla dwóch gier macierzowych i B o macierzach wypłat mxn a ij oraz B mxn b ij a ij c gdzie cr \ {0} i wartościach gry odpowiednio oraz B zachodzą następujące związki:. optymalne strategie mieszane sa identyczne, tj. X X oraz Y Y B B. wartości gry różnią się o stałą c, tj. c B 0 X = Y B 0 X Y B 6 B = 0 B B B B B B

9 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 9 II. ROZWIĄZYWNIE GIER MCIERZOWYCH II.. Redukcja macierzy wypłat Redukcja macierzy polega na zastąpieniu wyjściowej macierzy mxn ekwiwalentną macierzą kxr gdzie zachodzi przynajmniej jeden z przypadków km lub rn. Rozwiązania gry wyjściowej i ekwiwalentnej są identyczne. Def. Wiersz dominujący, zdominowany (strategia gracza I dominująca lub zdominowana) Mówimy, że wiersz t jest zdominowany przez wiersz s jeżeli a tj asj dla wszystkich j Wiersz s-ty nazywamy dominującym, a wiersz t-ty zdominowanym. Def. Kolumna dominująca, zdominowana (strategia gracza II dominująca lub zdominowana) Mówimy, że kolumna p jest zdominowana przez kolumnę r jeżeli a ip air dla wszystkich i Kolumnę r-tą nazywamy dominującą, a kolumnę p-tą zdominowaną. Z wyjściowej macierzy mxn usuwamy wszystkie wiersze i kolumny zdominowane. Odpowiadające im strategie nie będą używane przez optymalnie postępujących graczy, tj. odpowiednie częstości oraz y j będą równe zero. x i

10 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 0 PRZYKŁD 4 x z z z y 3 5 z z 0 y 0 x 3 x x II.. Graficzne rozwiązywanie gier macierzowych Jeżeli przed lub po redukcji wymiarów macierz wypłat ma dwa wiersze lub dwie kolumny (jest macierzą xn lub mx ), to odpowiadającą jej grę można rozwiązać graficznie. Dla gry o macierzy wypłat x 3 postępowanie wygląda następująco. 3 5 x

11 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe Wektory strategii mieszanych obu graczy mają postać X x x i Y y y y 3 Z założenia x x. Przyjmując x x mamy x x X x x. Stąd Wyznaczamy oczekiwane wygrane gracza I, jeżeli gracz II stosuje swoje strategie czyste, tj. E j Nanosimy otrzymane proste na układ xoy. X,. Oznaczać je będziemy krótko E j. Oś Ox ograniczymy do odcinka [0,] rozciągając go nieproporcjonalnie w stosunku do jednostek na osi Oy. Wystawiamy pomocniczą prostą o równaniu x=. Oś Oy powiążemy z wygraną, tj. z funkcją wypłaty E[X,Y]. E E X, x x x E E X, x x x 5 E3 E X, 3 x x x 0 5

12 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe Zgodnie z zasadą minimaksu określamy dla każdej wartości x[0,] minimalną (gwarantowaną) wygraną. Będą to wartości wynikające z dolnej obwiedni E, E, E3. Największa z minimalnych (gwarantowanych) wygranych występuje przy przecięciu E z E E E x 4 x x 3 / 4 Optymalna strategia mieszana dla gracza I ma więc postać X 3 / 4 / 4 Wartość wygranej przy x=3/4 jest równa wartości gry 5 / E E E 3 / 4 / 4, 3 / / E 3 / 4 / 4, 3 / 4 5 /

13 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 3 Gracz II nie powinien stosować żadnej swojej strategii, przy której wygrana optymalnie postępującego gracza I byłaby większa od wartości gry =5/. Musi wyeliminować wszystkie strategie, dla których EX j Warunek taki spełnia strategia 3 ponieważ, 5 /. E X, 3 5 / 4 5 /. Zatem w optymalnej strategii mieszanej gracza II y 3 0. by określić pozostałe składowe wektora Y należy rozwiązać pomocniczy układ równań z def. y y y 3 E, Y y 3y 5y 5 / 3 E, Y 4y y 0y 5 / 3 Ponieważ y 3 0, to powyższy układ równań można zastąpić y E, Y y 3y 5 / E, Y 4y y 5 / y Wykorzystując dwa dowolnie wybrane równania powyższego układu otrzymamy y / oraz y /

14 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 4 Rozwiązanie omawianej gry o macierzy wypłat x 3 jest następujące X 3 / 4 / 4 i Y / / 0 oraz 5 / Dla gier o macierzy wypłat mx postępować będziemy podobnie. Rysunek dotyczył będzie gracza II, o którym należy pamiętać, że jest zainteresowany w minimalizacji warości gry. Optymalne częstości w wektorze Y wyznaczymy tutaj analizując górną obwiednię E, E,..., E m, poszukując na niej minimalnej wartości gry (minimalnej przegranej gracza II). Dla gry o macierzy wypłat 3x postępowanie wygląda następująco. 3 x [ 4] 4 4 Wektory strategii mieszanych obu graczy mają tutaj postać X x x x 3 i Y y y Z założenia y y. Przyjmując y y mamy y y. Stąd Y y y

15 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 5 Wyznaczamy oczekiwane wygrane gracza II, jeżeli gracz I stosuje swoje strategie czyste, tj. Ei,Y. Oznaczać je będziemy krótko E i. y y y E E,Y y 4 5y 4 y E E,Y y y y E E,Y E E3 5y 4 5y y / 5

16 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 6 Optymalna strategia mieszana dla gracza II ma więc postać Y / 5 3 / 5 Wartość wygranej przy y=/5 jest równa wartości gry = E E 3 E E / 5, 5 / 5 4 3/ 5 / 5 3, 5 / 5 3/ 5 Gracz I nie powinien stosować żadnej swojej strategii, przy której przegrana optymalnie postępującego gracza II byłaby mniejsza od wartości gry = (wygrana gracza I byłaby mniejsza od wartości gry!!!). Musi wyeliminować wszystkie strategie, dla których Ei,Y. Warunek taki spełnia strategia ponieważ E, Y 8 / 5. Zatem w optymalnej strategii mieszanej gracza I x 0. by określić pozostałe składowe wektora X należy rozwiązać pomocniczy układ równań z def. x x x 3 E X, x x 5x 3 E X, x 4x 0x 3

17 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 7 Ponieważ x 0, to powyższy układ równań można zastąpić x E X, x 5x E X, 4x 0x x Wykorzystując dwa dowolnie wybrane równania powyższego układu otrzymamy x / oraz x 3 / Rozwiązanie omawianej gry jest następujące X 0 / / i Y / 5 3 / 5 oraz

18 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 8 II.3. Gry macierzowe a programowanie liniowe Każdej grze macierzowej o sumie wypłat zero jest równoważna symetryczna para dualnych względem siebie zadań programowania liniowego. Weźmy pod uwagę grę o macierzy wypłat mxn. Załóżmy, że wartość gry jest liczbą dodatnią, tj. 0 Na mocy odpowiednich twierdzeń i definicji prawdziwe są dwa następujące układy równań i nierówności j m n x y i i j j EX, j Ei, Y,,..., n które po rozpisaniu mają następującą postać i,,..., m x x... xm ax ax... am xm a nx anx... amnxm x 0 x 0... xm 0 y y... yn ay a y... a n yn am y am y... amn yn y 0 y 0... yn 0 Podzielmy obie strony powyższych równań i nierówności przez wartość gry (0!!!) i zdefiniujmy nowe zmienne x x / y y / i i j j i,,..., m j,,..., n Prawe strony obu pierwszych równań będą miały postać /.

19 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 9 Celem gry gracza I jest maksymalizacja wartości gry, tj. minimalizacja wielkości /. Celem gry gracza II jest minimalizacja wartości gry, tj. maksymalizacja wielkości /. Prowadzi to nas do niesprzecznej (gra ma zawsze rozwiązanie) pary symetrycznych zadań PL x x... xm min a x a x... am xm a n x an x amn xm... x 0 x 0... xm 0 y y... yn max a y a y... a n yn am y am y... amn yn y 0 y 0... yn 0 Niech X o x optymalnymi, a w o o i oraz Y o o j y będą rozwiązaniami optymalną wartością funkcji celu obu zadań PL. Rozwiązanie gry, tj. X x i oraz Y otrzymamy poprzez następującą retransformację y j oraz wartość gry o x xi / w y y / w i o i,,..., m j,,..., n j o j o / w o

20 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 0 Dla gry z macierzą wypłat 3 5 x < 3 odpowiednia symetryczna para dualnych zadań programowania liniowego jest następująca x x x x 4x 3x x 5x 0x 0 x 0 min y y y3 max y 3y 5y3 4y y 0y3 y 0 y 0 y3 0 Rozwiązania optymalne obu zadań są następujące o X 3/0 /0 i o Y / 5 / 5 0 oraz w o / 5 Natomiast rozwiązanie gry X 3 / 4 / 4 i Y / / 0 oraz 5 /

21 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe Dla gry z macierzą wypłat x wartość gry może być ujemna. Należy więc dodać do macierzy wypłat stałą c, aby wartość gry była dodatnia ( 0 ). Stałą taką może być na przykład c 3. Prowadzi to do gry z macierzą wypłat B 4 B x B 0 < dla której wartość gry spełnia warunek B 0. B B Dla gry z macierzą wypłat B para dualnych zadań PL ma postać x x x x 3x x 0x 4x x 0 x 0 min y y y3 max y y 4y3 3y 0y y3 y 0 y 0 y3 0

22 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe Rozwiązania optymalne obu zadań są następujące XB o / / 6 i o YB / 3 / 3 0 oraz w o B / 3 Stąd rozwiązanie gry z macierzą wypłat B wynosi X B 3 / 4 / 4 i Y B / / 0 oraz B 3 / Zgodnie z twierdzeniem o dodaniu stałej do macierzy wypłat rozwiązanie gry z macierzą wypłat jest następujące X 3 / 4 / 4 i Y / / 0 oraz 3 3 / 3 3 / B

23 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 3 II.4. Iteracyjne rozwiązywanie gier macierzowych Jedną z metod przybliżonego rozwiązywania gier jest metoda symulacyjna oparta na analizie skumulowanych wygranych. Omówimy ją na przykładzie. 3 5 x Proces iteracyjny prowadzimy w tablicy do momentu, gdy wykonamy minimalną liczbę iteracji (np. 8). Po ich wykonaniu możemy zakończyć proces symulacji gry, gdy: otrzymamy błąd oszacowania wartości gry () nie większy od założonego poziomu (np. = 0.) osiągniemy maksymalną liczbę iteracji (np. 00) W kolumnie (k) odnotowuje się numer bieżącej iteracji, a w kolumnie () błąd oszacowania wartości gry. W kolumnach (gracz II) odnotowuje się skumulowane wypłaty gracza II, a w kolumnach (gracz I) skumulowane wygrane gracza I.. Symulację rozpoczynamy od dodania do kolumn (gracz II) pierwszego wiersza macierzy wypłat. W kolumnach (gracz II) wybieramy najmniejszą skumulowaną wypłatę; jest to wypłata odpowiadająca strategii gracza II. Do kolumn (gracz I) dodajemy zatem kolumnę macierzy wypłat. W kolumnach (gracz I) wybieramy największą skumulowaną wygraną; jest to wygrana 4 odpowiadająca strategii gracza I. Taki wybór powoduje, że w kolejnej (k=) iteracji do kolumn (gracz II) dodajemy wiersz macierzy wypłat.. W kolumnach (gracz II) wybieramy najmniejszą skumulowaną wypłatę; jest to wypłata 4 odpowiadająca strategii gracza II. Do kolumn (gracz I) dodajemy zatem kolumnę macierzy wypłat. W kolumnach (gracz I) wybieramy największą skumulowaną wygraną; jest to wygrana 5 odpowiadająca strategii gracza I (wybór był tutaj niejednoznaczny; wybrano strategię o niższym numerze). W wyniku tego w kolejnej (k=3) iteracji do kolumn (gracz II) dodajemy wiersz macierzy wypłat.

24 D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne, gry konfliktowe 4 W ten sposób przebiegają kolejne iteracje. Po 8 iteracjach wolno nam zakończyć proces obliczeniowy jeżeli błąd oszacowania wartości gry nie przekracza 0% (). Taka sytuacja ma miejsce dopiero po 0 iteracjach. Rozwiązanie gry uzyskujemy zliczając w kolumnach (gracz I) i (gracz II) krotność użycia każdej strategii. Dzieląc te krotności przez liczbę wykonanych iteracji otrzymamy oszacowania składowych wektorów X i Y. Przybliżone rozwiązanie gry uzyskane w wyniku symulacji jest następujące X 7 / 0 3 / 0 i Y / / x oraz 49 / 0 gracz II gracz I iteracja strategia strategia strategia 3 strategia strategia k a a a 3 a j / k a a ai / k / / 9/ / /3 /3 5/ / 0 0 5/ 0 5/ /5 4 4/5 /5 3/ / / /6 / / /7 /7 5/ / 0 0 5/ 0 5/ /9 4 4/9 /9 3/9 / / / /0 49/0 krotność użycia wartość gry częstość 5/0 5/0 0 7/0 3/0 49/0

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ 1 GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ GRY KONFLIKTOWE GRY 2-OSOBOWE O SUMIE WYPŁAT ZERO Gra w sensie niżej przedstawionym to zasady którymi kierują się decydenci. Zakładamy, że rezultatem gry jest wypłata,

Bardziej szczegółowo

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych Mikroekonomia w zadaniach Gry strategiczne mgr Piotr Urbaniak Teoria gier Dział matematyki zajmujący się badaniem optymalnego zachowania w

Bardziej szczegółowo

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy

Bardziej szczegółowo

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Informacje Ogólne Wykład: Sobota/Niedziela Ćwiczenia: Sobota/Niedziela Dyżur: Czwartek 14.00-16.00

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Informacje Ogólne (dr Robert Kowalczyk) Wykład: Poniedziałek 16.15-.15.48 (sala A428) Ćwiczenia:

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 4 - Gry o sumie zero Gry o sumie zero Dwuosobowe gry o sumie zero (ogólniej: o sumie stałej) były pierwszym typem gier dla których podjęto próby ich rozwiązania.

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ TEORI GIER W EKONOMII WYKŁD 5: GRY DWUOSOOWE KOOPERCYJNE O SUMIE NIESTŁEJ dr Robert Kowalczyk Katedra nalizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwumacierzowe Skończoną grę dwuosobową o

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Definicja gry o sumie zerowej Powiemy, że jest grą o

Bardziej szczegółowo

Skowrońska-Szmer. Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością. 04.01.2012r.

Skowrońska-Szmer. Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością. 04.01.2012r. mgr inż. Anna Skowrońska-Szmer Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością 04.01.2012r. 1. Cel prezentacji 2. Biznesplan podstawowe pojęcia 3. Teoria gier w

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. dr Przemysław Juszczuk. Wykład 2 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Teoria gier. dr Przemysław Juszczuk. Wykład 2 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego Wykład 2 - Gry o sumie zero Gry o sumie zero Dwuosobowe gry o sumie zero (ogólniej: o sumie stałej) były pierwszym typem gier dla których podjęto próby ich rozwiązania.

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Gry dwuosobowe i gry z naturą............... 5

Bardziej szczegółowo

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami Teoria gier Teoria gier jest częścią teorii decyzji (czyli gałęzią matematyki). Teoria decyzji - decyzje mogą być podejmowane w warunkach niepewności, ale nie zależą od strategicznych działań innych Teoria

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 6: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE DOWOLNEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Gry dwuosobowe z kooperacją Przedstawimy

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier wstęp 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji, gdzie występują konflikty interesów, a także istnieje możliwość kooperacji. Zakładamy zwykle,

Bardziej szczegółowo

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych 5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a

Bardziej szczegółowo

Elementy teorii gier. Badania operacyjne

Elementy teorii gier. Badania operacyjne 2016-06-12 1 Elementy teorii gier Badania operacyjne Plan Przykład Definicja gry dwuosobowej o sumie zerowej Macierz gry Strategie zdominowane Mieszane rozszerzenie gry Strategie mieszane Rozwiązywanie

Bardziej szczegółowo

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe Teorię gier można określić jako teorię podejmowania decyzji w szczególnych warunkach. Zajmuje się ona logiczną analizą sytuacji konfliktu

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz

Teoria gier. Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz Teoria gier Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz Teoria gier opisuje sytuacje w których zachodzi konflikt interesów. Znajduje zastosowanie w takich dziedzinach jak: Ekonomia Socjologia Politologia Psychologia

Bardziej szczegółowo

Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych (5.3) Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech. x i. i =1

Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych (5.3) Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech. x i. i =1 Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech 1 X =[x x Y y =[y1 x n], oznaczają wektory przestrzeni R n, a yn] niech oznacza liczbę rzeczywistą. Wyrażenie x i p 5.3.1.a X p = p n i =1 nosi nazwę p-tej normy

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych Algebra liniowa Macierze i układy równań liniowych Własności wyznaczników det I = 1, det(ab) = det A det B, det(a T ) = det A. Macierz nieosobliwa Niech A będzie macierzą kwadratową wymiaru n n. Mówimy,

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych. Ax = b (1)

Układy równań liniowych. Ax = b (1) Układy równań liniowych Dany jest układ m równań z n niewiadomymi. Liczba równań m nie musi być równa liczbie niewiadomych n, tj. mn. a a... a b n n a a... a b n n... a a... a b m m mn n m

Bardziej szczegółowo

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,. 1 WYKŁAD 3 3. FUNKCJA LINIOWA FUNKCJĄ LINIOWĄ nazywamy funkcję typu : dla, gdzie ; ół,. Załóżmy na początek, że wyraz wolny. Wtedy mamy do czynienia z funkcją typu :.. Wykresem tej funkcji jest prosta

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych 3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x

Bardziej szczegółowo

Gry o sumie niezerowej

Gry o sumie niezerowej Gry o sumie niezerowej Równowagi Nasha 2011-12-06 Zdzisław Dzedzej 1 Pytanie Czy profile równowagi Nasha są dobrym rozwiązaniem gry o dowolnej sumie? Zaleta: zawsze istnieją (w grach dwumacierzowych, a

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 11 Ogólna postać metody iteracyjnej Definicja 11.1. (metoda iteracyjna rozwiązywania układów równań) Metodą iteracyjną rozwiązywania { układów równań liniowych nazywamy ciąg wektorów zdefiniowany

Bardziej szczegółowo

Programowanie celowe #1

Programowanie celowe #1 Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE 1.2 Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 1.1 Wykorzystując

Bardziej szczegółowo

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane 11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane W grze z doskonałą informacją, gracz nie powinien wybrać akcję w sposób losowy (o ile wypłaty z różnych decyzji nie są sobie równe). Z drugiej strony, gdy

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą Przypomnienie Gry w postaci macierzowej i ekstensywnej Gry o sumie zerowej i gry o sumie niezerowej Kryterium dominacji

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Bardziej szczegółowo

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2

Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier Cel: Wyprowadzenie oszacowania dolnego na oczekiwany czas działania dowolnego algorytmu losowego dla danego problemu.

Bardziej szczegółowo

Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1

Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1 Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1 Liczby zespolone Postać wykładnicza liczby zespolonej Niech e oznacza stałą Eulera Definicja Równość e i cos isin nazywamy wzorem Eulera. ALGEBRA 2 Liczby zespolone Każdą liczbę

Bardziej szczegółowo

Teoria Gier - wojna, rybołówstwo i sprawiedliwość w polityce.

Teoria Gier - wojna, rybołówstwo i sprawiedliwość w polityce. Liceum Ogólnokształcące nr XIV we Wrocławiu 5 maja 2009 1 2 Podobieństwa i różnice do gier o sumie zerowej Równowaga Nasha I co teraz zrobimy? 3 Idee 1 Grać będą dwie osoby. U nas nazywają się: pan Wiersz

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie układów równań liniowych

Rozwiązywanie układów równań liniowych Rozwiązywanie układów równań liniowych Marcin Orchel 1 Wstęp Jeśli znamy macierz odwrotną A 1, to możęmy znaleźć rozwiązanie układu Ax = b w wyniku mnożenia x = A 1 b (1) 1.1 Metoda eliminacji Gaussa Pierwszy

Bardziej szczegółowo

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p. Analiza numeryczna Kurs INP002009W Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych Karol Tarnowski karol.tarnowski@pwr.wroc.pl A-1 p.223 Plan wykładu Podstawowe pojęcia Własności macierzy Działania

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

13 Układy równań liniowych 13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...

Bardziej szczegółowo

1) 2) 3) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) 19) 20) 21) 22) 23) 24) 25)

1) 2) 3)  5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) 19) 20) 21) 22) 23) 24) 25) 1) Wykresem funkcji kwadratowej f jest parabola o wierzchołku w początku układu współrzędnych i przechodząca przez punkt. Wobec tego funkcja f określona wzorem 2) Punkt należy do paraboli o równaniu. Wobec

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan Układy równań liniowych Krzysztof Patan Motywacje Zagadnienie kluczowe dla przetwarzania numerycznego Wiele innych zadań redukuje się do problemu rozwiązania układu równań liniowych, często o bardzo dużych

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

10. Wstęp do Teorii Gier

10. Wstęp do Teorii Gier 10. Wstęp do Teorii Gier Definicja Gry Matematycznej Gra matematyczna spełnia następujące warunki: a) Jest co najmniej dwóch racjonalnych graczy. b) Zbiór możliwych dezycji każdego gracza zawiera co najmniej

Bardziej szczegółowo

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać układu równań liniowych Układ liniowych równań algebraicznych

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k. Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy

Bardziej szczegółowo

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb

Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb Współzależność Załóżmy, że obserwujemy nie jedną lecz dwie cechy, które oznaczymy symbolami X i Y. Wyniki obserwacji obu cech w i-tym obiekcie oznaczymy parą liczb (x i, y i ). Geometrycznie taką parę

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax, a R \ {0}.

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa 1 Wykład 5 Metoda eliminacji Gaussa Rozwiązywanie układów równań liniowych Układ równań liniowych może mieć dokładnie jedno rozwiązanie, nieskończenie wiele rozwiązań lub nie mieć rozwiązania. Metody dokładne

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/ Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Teoretyczne podstawy programowania liniowego Teoretyczne podstawy programowania liniowego Elementy algebry liniowej Plan Kombinacja liniowa Definicja Kombinacja liniowa wektorów (punktów) x 1, x 2,, x k R n to wektor x R n k taki, że x = i=1 λ i

Bardziej szczegółowo

Zadania 1. Czas pracy przypadający na jednostkę wyrobu (w godz.) M 1. Wyroby

Zadania 1. Czas pracy przypadający na jednostkę wyrobu (w godz.) M 1. Wyroby Zadania 1 Przedsiębiorstwo wytwarza cztery rodzaje wyrobów: A, B, C, D, które są obrabiane na dwóch maszynach M 1 i M 2. Czas pracy maszyn przypadający na obróbkę jednostki poszczególnych wyrobów podany

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik Programowanie liniowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Model matematyczny Cel, środki, ograniczenia Funkcja celu funkcja kryterium Zmienne decyzyjne Model optymalizacyjny Układ warunków

Bardziej szczegółowo

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Materiały dydaktyczne na zajęcia wyrównawcze z matematyki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Biotechnologia w ramach projektu Era inżyniera pewna lokata na przyszłość Projekt Era inżyniera

Bardziej szczegółowo

Metoda simpleks. Gliwice

Metoda simpleks. Gliwice Sprowadzenie modelu do postaci bazowej Sprowadzenie modelu do postaci bazowej Przykład 4 Model matematyczny z Przykładu 1 sprowadzić do postaci bazowej. FC: ( ) Z x, x = 6x + 5x MAX 1 2 1 2 O: WB: 1 2

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c FUNKCJA KWADRATOWA 1. Definicje i przydatne wzory DEFINICJA 1. Funkcja kwadratowa lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax + bx + c taką, że a, b, c R oraz a 0. Powyższe wyrażenie

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c, Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax 2 + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax 2, a R \

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne Wykład 4

Metody numeryczne Wykład 4 Metody numeryczne Wykład 4 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Metody skończone rozwiązywania

Bardziej szczegółowo

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Definicja i własności wartości bezwzględnej. Równania i nierówności z wartością bezwzględną. Rozwiązywanie układów dwóch (trzech) równań z dwiema (trzema) niewiadomymi. Układy równań liniowych z parametrem, analiza rozwiązań. Definicja i własności

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze.

Badania operacyjne. te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze. BADANIA OPERACYJNE Badania operacyjne Badania operacyjne są sztuką dawania złych odpowiedzi na te praktyczne pytania, na które inne metody dają odpowiedzi jeszcze gorsze. T. Sayty 2 Standardowe zadanie

Bardziej szczegółowo

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH Transport, studia I stopnia rok akademicki 2011/2012 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Uwagi wstępne Układ liniowych równań algebraicznych można

Bardziej szczegółowo

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska . Wprowadzenie pojęcia funkcji liniowej w nauczaniu matematyki w gimnazjum. W programie nauczania matematyki w

Bardziej szczegółowo

1. Liczby wymierne. x dla x 0 (wartością bezwzględną liczby nieujemnej jest ta sama liczba)

1. Liczby wymierne. x dla x 0 (wartością bezwzględną liczby nieujemnej jest ta sama liczba) 1. Liczby wymierne. - wartość bezwzględna liczby. dla 0 (wartością bezwzględną liczby nieujemnej jest ta sama liczba) - dla < 0 ( wartością bezwzględną liczby ujemnej jest liczba do niej przeciwna) W interpretacji

Bardziej szczegółowo

Ekonomia matematyczna - 1.2

Ekonomia matematyczna - 1.2 Ekonomia matematyczna - 1.2 6. Popyt Marshalla, a popyt Hicksa. Poruszać się będziemy w tzw. standardowym polu preferencji X,, gdzie X R n i jest relacją preferencji, która jest: a) rosnąca (tzn. x y x

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 10 Rozkład LU i rozwiązywanie układów równań liniowych Niech będzie dany układ równań liniowych postaci Ax = b Załóżmy, że istnieją macierze L (trójkątna dolna) i U (trójkątna górna), takie że macierz

Bardziej szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

Bardziej szczegółowo

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

Układy równań. Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi Układy równań Kinga Kolczyńska - Przybycień 22 marca 2014 1 Układ dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi 1.1 Pojęcie układu i rozwiązania układu Układem dwóch równań liniowych z dwiema niewiadomymi

Bardziej szczegółowo

Daria Sitkowska Katarzyna Urbaniak

Daria Sitkowska Katarzyna Urbaniak Teorię gier można określić jako teorię podejmowania decyzji w szczególnych warunkach. Zajmuje się ona logiczną analizą sytuacji konfliktu i kooperacji; bada jak gracze racjonalnie powinni rozgrywać grę.

Bardziej szczegółowo

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze... Tekst na niebiesko jest komentarzem lub treścią zadania. Zadanie. Dane są macierze: A D 0 ; E 0 0 0 ; B 0 5 ; C Wykonaj poniższe obliczenia: 0 4 5 Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję

Bardziej szczegółowo

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Wykład 2 Optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego

Elementy Modelowania Matematycznego Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 6 Metoda simpleks Spis treści Wstęp Zadanie programowania liniowego Wstęp Omówimy algorytm simpleksowy, inaczej metodę simpleks(ów). Jest to stosowana w matematyce

Bardziej szczegółowo

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,

Bardziej szczegółowo

3. Wykład Układy równań liniowych.

3. Wykład Układy równań liniowych. 31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +

Bardziej szczegółowo

Geometria analityczna

Geometria analityczna Geometria analityczna Paweł Mleczko Teoria Informacja (o prostej). postać ogólna prostej: Ax + By + C = 0, A + B 0, postać kanoniczna (kierunkowa) prostej: y = ax + b. Współczynnik a nazywamy współczynnikiem

Bardziej szczegółowo

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE 1.1 Opis programów Do rozwiązania zadań programowania

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Badania operacyjne Problem Model matematyczny Metoda rozwiązania Znaleźć optymalny program produkcji. Zmaksymalizować 1 +3 2 2 3 (1) Przy ograniczeniach 3 1 2 +2 3 7 (2) 2 1 +4 2 12 (3) 4 1 +3 2 +8 3 10

Bardziej szczegółowo

Matematyka A kolokwium 26 kwietnia 2017 r., godz. 18:05 20:00. i = = i. +i sin ) = 1024(cos 5π+i sin 5π) =

Matematyka A kolokwium 26 kwietnia 2017 r., godz. 18:05 20:00. i = = i. +i sin ) = 1024(cos 5π+i sin 5π) = Matematyka A kolokwium 6 kwietnia 7 r., godz. 8:5 : Starałem się nie popełniać błędów, ale jeśli są, będę wdzięczny za wieści o nich Mam też nadzieję, że niektórzy studenci zechcą zrozumieć poniższy tekst,

Bardziej szczegółowo

"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub

Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza. Gabriel Laub "Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub Def. Macierzą odwrotną do macierzy A M(n) i deta nazywamy macierz A - M(n) taką, że A A - A - A Tw.

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA DYNAMICZNYCH LOKAT KAPITAŁOWYCH Krzysztof Gąsior Uniwersytet Rzeszowski Streszczenie Celem referatu jest zaprezentowanie praktycznego zastosowania

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne I Równania nieliniowe

Metody numeryczne I Równania nieliniowe Metody numeryczne I Równania nieliniowe Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/66 Równania nieliniowe 1. Równania nieliniowe z pojedynczym pierwiastkiem

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych

Wykład 1. Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Arytmetyka liczb całkowitych Wykład 1 Na początku zajmować się będziemy zbiorem liczb całkowitych Z = {0, ±1, ±2,...}. Zakładamy, że czytelnik zna relację

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA, RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

FUNKCJA LINIOWA, RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH FUNKCJA LINIOWA, RÓWNANIA I UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH PROPORCJONALNOŚĆ PROSTA Proporcjonalnością prostą nazywamy zależność między dwoma wielkościami zmiennymi x i y, określoną wzorem: y = a x Gdzie a jest

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE. wykład. konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30. dr inż. Grażyna Kałuża pokój

METODY NUMERYCZNE. wykład. konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30. dr inż. Grażyna Kałuża pokój METODY NUMERYCZNE wykład dr inż. Grażyna Kałuża pokój 103 konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30 www.kwmimkm.polsl.pl Program przedmiotu wykład: 15 godzin w semestrze laboratorium: 30 godzin

Bardziej szczegółowo

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik Zadanie transportowe i problem komiwojażera Tadeusz Trzaskalik 3.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Zbilansowane zadanie transportowe Rozwiązanie początkowe Metoda minimalnego elementu macierzy kosztów Metoda

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE PROGRAMOWANIE KWADRATOWE Programowanie kwadratowe Zadanie programowania kwadratowego: Funkcja celu lub/i co najmniej jedno z ograniczeń jest funkcją kwadratową. 2 Programowanie kwadratowe Nie ma uniwersalnej

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2010 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15 Homo oeconomicus=

Bardziej szczegółowo

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Wykład 14. Elementy algebry macierzy Wykład 14 Elementy algebry macierzy dr Mariusz Grządziel 26 stycznia 2009 Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11,

Bardziej szczegółowo

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych, IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. Definicja 1.1. Niech D będzie podzbiorem przestrzeni R n, n 2. Odwzorowanie f : D R nazywamy

Bardziej szczegółowo

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ... Wykład 15 Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem i niech α 1, α 2,, α n, β K. Równanie: α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n = β z niewiadomymi x 1, x 2,, x n nazywamy równaniem liniowym. Układ: a 21 x

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne [1]

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne [1] D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne [1] Co to są badania operacyjne? Termin "badanie operacji" (Operations' Research) powstał podczas II wojny światowej i przetrwał do dzisiaj. W terminologii

Bardziej szczegółowo

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2 Wykład 16 Geometria analityczna Przegląd wiadomości z geometrii analitycznej na płaszczyźnie rtokartezjański układ współrzędnych powstaje przez ustalenie punktu początkowego zwanego początkiem układu współrzędnych

Bardziej szczegółowo

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4  5 3$ 7&=0 5$+7&=4 17. Układ równań 17.1 Co nazywamy układem równań liniowych? Jak zapisać układ w postaci macierzowej (pokazać również na przykładzie) Co to jest rozwiązanie układu? Jaki układ nazywamy jednorodnym, sprzecznym,

Bardziej szczegółowo

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. doc. dr Beata Pułska-Turyna Zakład Badań Operacyjnych Zarządzanie B506 mail: turynab@wz.uw.edu.pl mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. Tel.: (22)55 34 144 Mail: student@pgadecki.pl

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie strategii w grach

Wyznaczanie strategii w grach Wyznaczanie strategii w grach Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej W4/K9 Politechnika Wrocławska Definicja gry Teoria gier i konstruowane na jej podstawie programy stanowią jeden z głównych

Bardziej szczegółowo

Analiza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) x x 2 n x.

Analiza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) x x 2 n x. Analiza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) Sprawdzić że macierz ma wartości własne2+ 222 2 2 Niechx R n Udowodnić że 2 0 0 x x 2 n x 3 NiechA R n n będzie macierzą symetryczną Wiadomo że wówczas istnieje

Bardziej szczegółowo

26 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem ciągłym. Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136

26 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem ciągłym. Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 26 marzec, 212 Łańcuchy z czasem ciągłym S = {, 1,..., }, B S = 2 S, ale T = [, ) lub T = (, ). Gdy S skończone,

Bardziej szczegółowo

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Wykłady z matematyki inżynierskiej JJ, 08 DEFINICJA Układ m równań liniowych z n niewiadomymi to: ( ) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m1 x 1 + a m2 x 2 +

Bardziej szczegółowo

Czym jest użyteczność?

Czym jest użyteczność? Czym jest użyteczność? W teorii gier: Ilość korzyści (czy też dobrobytu ), którą gracz osiąga dla danego wyniku gry. W ekonomii: Zdolność dobra do zaspokajania potrzeb. Określa subiektywną przyjemność,

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. FUNKCJE LICZBOWE Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. Innymi słowy f X Y = {(x, y) : x X oraz y Y }, o ile (x, y) f oraz (x, z) f pociąga

Bardziej szczegółowo