BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Podobne dokumenty
Zaawansowane metody numeryczne

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

BADANIA OPERACYJNE Programowanie liniowe i jego zastosowanie w innych zagadnieniach

Definicje ogólne

Podstawowym założeniem teorii gier jest racjonalne działanie wszystkich podmiotów decyzyjnych (graczy).

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

Diagonalizacja macierzy kwadratowej

1.1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

Kwantowa natura promieniowania elektromagnetycznego

SZTUCZNA INTELIGENCJA

ZADANIE 1/GRY. Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

WikiWS For Business Sharks

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Metody gradientowe poszukiwania ekstremum. , U Ŝądana wartość napięcia,

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

Temat: Operacje elementarne na wierszach macierzy

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Proces narodzin i śmierci

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Elementy teorii gier. Badania operacyjne

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

65120/ / / /200

1 Analiza decyzji- tablica decyzyjna, klasyfikacja problemów

Pattern Classification

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

p Z(G). (G : Z({x i })),

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6


O metodzie wyboru strategii w konkurencyjnej grze podwójnej ze znanym celem konkurenta przypadki AH B i ABH

Laboratorium ochrony danych

-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych

Instytut Łączności. Praca statutowa nr


Prawdziwa ortofotomapa

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)

Najlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

Sortowanie szybkie Quick Sort

MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

Teoria gier. wstęp Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Egzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Statystyka Inżynierska

Statystyka. Zmienne losowe

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Dane są następujące reguły gry losowej: losujemy jedną kartę z pełnej talii (bez jokerów) i sprawdzamy wynik:

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Regulamin promocji zimowa piętnastka

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych

Współczynnik przenikania ciepła U v. 4.00

Gry z naturą 1. Przykład

Regulamin promocji 14 wiosna

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

n liczba zmiennych decyzyjnych c współczynniki funkcji celu a współczynniki przy zmienych decyzyjnych w warunkach

Algorytmy szukania równowag w grach dwumacierzowych

Czym jest użyteczność?

Procedura normalizacji

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

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

Prawdopodobieństwo geometryczne

Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra

Sprawozdanie powinno zawierać:

Wykład 5 12/15/2013. Problemy algebry liniowej w Matlabie

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

Twierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że

Regulamin promocji upalne lato

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

IID = 2. i i i i. x nx nx nx

SZTUCZNA INTELIGENCJA

dy dx stąd w przybliżeniu: y

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Transkrypt:

BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda

Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp stan natury. Przyjmujemy, że mamy n możlwych decyzj może wystąpć m stanów. Ne są znane prawdopodobeństwa wystąpena poszczególnych stanów. Dana jest macerz [a j ], gdze a j oznacza zysk z podjęca tej decyzj, jeżel zachodz j-ty stan natury. dr Adam SOJDA 2

Teora podejmowana decyzj gry z naturą Reguła WALDA (maxmn) Dla każdej decyzj ustal mnmalny zysk wyberz jako optymalną decyzję k, dla której Reguła HURWICZA Ustal lczbę α ( 0 α 1 ) zwaną współczynnkem ostrożnośc, dla każdej decyzj oblcz: h jako optymalną stratege wyberz decyzję k, dla której w w k = = mn j max ( ) { } ( ) { } α = α mn a + 1 α max a j j j j { a } j { w } h k ( α) = max{ h ( α) } dr Adam SOJDA 3

Teora podejmowana decyzj gry z naturą Kryterum SAVAGE A Dla każdego stanu natury ustal maksymalny zysk Utwórz tablcę względnych strat (żalu) S, gdze z s j j = max = z j { a } j a j Dla każdej decyzj ustal maksymalną stratę względną Wyberz jako optymalną decyzję k, dla której s s k = = max j mn { } s j { s } dr Adam SOJDA 4

Teora podejmowana decyzj gry z naturą ZADANIE. Właśccel straganu pownen podjąć decyzję dotyczącą welkośc dzennej part zakupu truskawek. Może on nabyć 100, 120, 150, 300 łubanek po 5.50 zł za łubankę. Dzenne może sprzedać po 50, 130, 180, 200 łubanek po 11.00 zł za łubankę. Zakłada sę, że towar ne sprzedany w danym dnu ne nadaje sę do spożyca dna następnego. Określć optymalne decyzje w zależnośc od zastosowanego kryterum ( dla kryterum Hurwcza określć optymalne decyzje dla α=0.4) dr Adam SOJDA 5

Teora podejmowana decyzj gry z naturą Zmenne decyzyjne: MOŻLIWOŚĆ ZAKUPU 1. 100 2. 120 3. 150 4. 300 Stany zewnętrzne MOŻLIWOŚĆ SPRZEDAŻY 1. 50 2. 130 3. 180 4. 200 Wyznaczene wartośc w macerzy zysków: Ø a21 = - 5.50 x 120 + 50 x 11.00 = -110 zł Ø a22 = - 5.50 x 120 + 120 x 11.00 = 660 zł dr Adam SOJDA 6

Teora podejmowana decyzj gry z naturą Decyzje Stany natury 50 130 180 200 mn {a j } max {a j } h(α) 100 0,00 550,00 550,00 550,00 0 550 330 120-110,00 660,00 660,00 660,00-110 660 352 150-275,00 605,00 825,00 825,00-275 825 385 300-1100,00-220,00 330,00 550,00-1100 550-110 max 0 660 825 825 50 130 180 200 max {s j } 100 0 110 275 275 120 110 0 165 165 275 165 150 275 55 0 0 275 300 1100 880 495 275 1100 dr Adam SOJDA 7

W grze berze udzał dwóch graczy A B. Każdy z nch jest graczem ntelgentnym, ostrożnym tzn. ne podejmuje decyzj jawne dla sebe nekorzystnych oraz stosuje (kryterum Walda) maksymalzację swoch najmnejszych wygranych. Dana jest macerz wygranych gracza A, która jest jednocześne macerzą przegranych gracza B. Każdy z graczy ma skończoną lczbę możlwych decyzj. Wartość gry v wygrana gracza A, która jest przegraną gracza B. Mówmy, że gra posada rozwązane w zborze strateg (decyzj) czystych jeśl maksymalna z mnmalnych wygranych gracza A jest równa mnmalnej z maksymalnych przegranych gracza B. Jeżel gra ne ma rozwązana w zborze strateg czystych, możemy poszukać jej rozwązana w zborze strateg meszanych gracz stosuje swoje stratege z określonym częstoścam. Mówmy, że pewna stratega d k jest zdomnowana przez strategę d t, jeżel nezależne od decyzj przecwnka wygrane gracza przy strateg d t ne są gorsze (lepsze bądź take same) jak w przypadku zastosowana strateg d k. dr Adam SOJDA 8

Zadane GD1. Jacek Agatka grają w następującą grę. Każde z nch ma 3 karty: Asa, Króla, Damę. Pokazują je sobe jednocześne. Jeśl pokażą take same karty to nkt ne wygrywa, jeśl pojaw sę As Król, to właśccel Asa wygrywa 3 zł, jeśl As Dama, to właśccel Asa przegrywa 5 zł, jeśl Król Dama to właśccel Króla wygrywa 4 zł. a)zapsz macerz tej gry (wygrane Jacka). b)sprawdź czy ne ma rozwązana w zborze strateg czystych c)napsz program lnowy pozwalający tą grę rozwązać d)po pewnym czase Agata postanowła, że gra zostane przyspeszona odrzucła Damę rozwązać tą grę. e)po godzne jak Agata mała jeszcze 65 zł a Jacek 95 to Jacek postanowł przyspeszyć grę odrzucł Asa. Rozwązać grę określć lu średno wyłożeń kart potrzeba, aby jeden z graczy ne mał już penędzy. dr Adam SOJDA 9

Jeśl pokażą take same karty to nkt ne wygrywa, jeśl pojaw sę As Król, to właśccel Asa wygrywa 3 zł, jeśl As Dama, to właśccel Asa przegrywa 5 zł, jeśl Król Dama to właśccel Króla wygrywa 4 zł. Agatka Jacek As Król Dama As 0 3-5 Król -3 0 4 Dama 5-4 0 MIN ZYSK -5-3 -4 MAX PRZEGRANA 5 3 4 Gra ne ma rozwązana w zborze strateg czystych wyznaczone wartośc sę różną. Wartość gry (wygrana Jacka) będze od -3 do 3 dr Adam SOJDA 10

Wprowadźmy oznaczena: p częstość stosowana przez gracza A strateg a q j częstość stosowana przez gracza B strateg b j v - wartość gry Zakładamy dodatkowo, że v > 0, wtedy można będze wprowadzć zmenne pomocncze. x = p / v dla = 1 n y j = q j / v dla j = 1 m Zauważmy, że jeśl do każdej wygranej dodamy taką samą wartość, to wzrośne wartość gry o tą wartość, natomast ne ulegną zmane częstośc stosowana poszczególnych strateg. Jeśl wartość gry może być ujemna zmenamy grę dodając do każdej z wygranej taką wartość, która pozwol otrzymać nową grę, dla której wartość gry ne będze mogła być lczbą ujemną. Taką grę rozwązujemy, czyl wyznaczamy częstośc stosowana poszczególnych strateg, a następne wartość tej gry gry perwotnej. dr Adam SOJDA 11

Poneważ, w tej grze wartość gry v może być ujemna (-3,3) do każdej z wygranych Jacka dodajemy 4. Otrzymujemy grę: Agata Jacek As Król Dama As 4 7-1 Król 1 4 8 Dama 9 0 4 MIN ZYSK -1 1 0 MAX PRZEGRANA 9 7 8 Nowa gra ne ma rozwązana w zborze strateg czystych, a wartość gry ne może być już ujemną, gdyż v (1,7) dr Adam SOJDA 12

Dla gracza A (Jacek) v à max p 1 + p 2 + p 3 = 1 b1: 4p 1 + 1p 2 + 9p 3 v b2: 7p 1 + 4p 2 + 0p 3 v b3: -1p 1 + 8p 2 + 4p 3 v p 1, p 2, p 3 0 Dla gracza B (Agatka) v à mn q 1 + q 2 + q 3 = 1 a1: 4q 1 + 7q 2-1q 3 v a2: 1q 1 + 4q 2 + 8q 3 v a3: 9q 1 + 0q 2 + 4q 3 v q 1, q 2, q 3 0 Dzelmy, każdy element programu przez v>0 odpowedno podstawamy, za p,g zmenne x,y. v/v =1 x 1 + x 2 + x 3 = 1/v à mn v/v = 1 y 1 + y 2 + y 3 = 1/v à max b1: 4x 1 + 1x 2 + 9x 3 1 a1: 4y 1 + 7y 2-1y 3 1 b2: 7x 1 + 4x 2 + 0x 3 1 a2: 1y 1 + 4y 2 + 8y 3 1 b3: -1x 1 + 8x 2 + 4x 3 1 x 1, x 2, x 3 0 a3: 9y 1 + 0y 2 + 4y 3 1 y 1, y 2, y 3 0 dr Adam SOJDA 13

Po odrzucenu przez Agatę Damy (b3) programy można zapsać w sposób następujący: Gra dla Jacka: x 1 + x 2 + x 3 = 1/v à mn b1: 4x 1 + 1x 2 + 9x 3 1 b2: 7x 1 + 4x 2 + 0x 3 1 b3: x 1, x 2, x 3 0 Gra dla Agaty: y 1 + y 2 = 1/v à max a1: 4y 1 + 7y 2 1 a2: 1y 1 + 4y 2 1 a3: 9y 1 + 0y 2 1 y 1, y 2, y 3 0 Rozwązane tego programu znajdujemy z tw. o komplementarnośc albo w tablcy Smplex Ten program można rozwązać metodą grafczną albo algorytmem Smplex. x 1 = 9/63 x 2 =0 x 3 = 3/63 y 1 = 7/63 y 2 = 5/63 dr Adam SOJDA 14

Dla Jacka: x 1 = 9/63 x 2 =0 x 3 = 3/63 x 1 + x 2 + x 3 = 1/v = 12/63 Zatem v = 63/12 (v = 5.25 ) Częstośc stosowana strateg: p 1 = 0.75 p 2 =0 p 3 = 0.25 Dla Agaty: y 1 = 7/63 y 2 = 5/63 y 1 + y 2 = 1/v = 12/63 Zatem v = 63/12 (v = 5.25 ) Częstośc stosowana strateg: q1 =7/12=0.583(3) q2 =5/12=0.416(6) Rozwązane perwotnej gry: v = 5.25 4 = 1.25 Częstośc stosowana strateg: p 1 = 0.75 p 2 =0 p 3 = 0.25 Rozwązane perwotnej gry: v = 5.25 4 = 1.25 Częstośc stosowana strateg: q1 =7/12=0.583(3) q2 =5/12=0.416(6) dr Adam SOJDA 15

Po odrzucenu przez Jacka Asa otrzymujemy grę 2 x 2 : Agatka Jacek As Król Król -3 0 Dama 5-4 MIN ZYSK -3-4 MAX PRZEGRANA 5 0 Gra ta ne ma rozwązana w zborze strateg czystych. Szukając rozwązana w zborze strateg meszanych wyznaczamy je rozwązując układ równań (tylko w przypadku gry 2 x 2). Ne trzeba doprowadzać, do sytuacj, kedy wartość gry jest ujemna rozwązywać programu lnowego. dr Adam SOJDA 16

Dla Jacka: p 1 + p 2 =1 à p 1 = 1- p 2-3p 1 + 5p 2 = v 0p 1 4p 2 = v Dla Agaty q 1 + q 2 =1 à q 1 = 1- q 2-3q 1 + 0q 2 = v 5q 1 4q 2 = v Podstawamy do równań 2 3 porównujemy je: Podstawamy do równań 2 3 porównujemy je: -3(1-p 2 ) + 5p 2 = 0(1-p 2 ) 4p 2-3 + 3p 2 + 5p 2 = 4p 2 12p 2 = 3 p2 = 3/12=0.25 p 1 = 0.75-3(1-q 2 ) + 0q 2 = 5(1-q 2 ) 4q 2-3 + 3q 2 =5-5q 2 4q 2 12q 2 = 8 q 2 = 8/12=2/3=0.6(6) q 1 = 1/3=0.3(3) v = -3 0.75 +5 0.25 = -1 v = -4 0.25 = -1 v = -3 1/3 = -1 v = 5 1/3-4 2/3 = -3/3 = -1 dr Adam SOJDA 17