Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

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

Teoria gier. wstęp Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

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

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

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

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

PODSTAWY WSPOMAGANIA PODEJMOWANIA DECYZJI W ZARZĄDZANIU BEZPIECZEŃSTWEM. cz. 6. dr BOŻENA STARUCH

Optymalizacją wielokryterialną nazwiemy próbę znalezienia wektora zmiennych decyzyjnych: x = [x 1

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

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

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

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

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

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

10. Wstęp do Teorii Gier

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

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

Programowanie liniowe

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

Wyznaczanie strategii w grach

Standardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1

Gry o sumie niezerowej

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Gry w postaci normalnej

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

Czym jest użyteczność?

Elementy Modelowania Matematycznego

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 5 Oligopol. Strategie konkurencji a teoria gier. 1 OLIGOPOL. STRATEGIE KONKURENCJI A TEORIA GIER.

Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik

Gry z naturą 1. Przykład

1 S t r o n a. Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania

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

-Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji konfliktu i kooperacji

Programowanie celowe #1

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Definicja problemu programowania matematycznego

Wielokryteriowa optymalizacja liniowa

Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik

Podejmowanie decyzji w warunkach niepełnej informacji. Tadeusz Trzaskalik

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

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

Elementy teorii gier. Badania operacyjne

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

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

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

TEORIA GIER HISTORIA TEORII GIER. Rok 1944: powszechnie uznana data narodzin teorii gier. Rok 1994: Nagroda Nobla z dziedziny ekonomii

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik

Programowanie liniowe

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

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

Schemat sprawdzianu. 25 maja 2010

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

Elementy Modelowania Matematycznego

Teoria Gier - wojna, rybołówstwo i sprawiedliwość w polityce.

Mikroekonomia. O czym dzisiaj?

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

4. Postęp arytmetyczny i geometryczny. Wartość bezwzględna, potęgowanie i pierwiastkowanie liczb rzeczywistych.

Programowanie liniowe

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

TEORIA GIER. Wspólna wiedza dotyczy nie tylko zachowań (reguł postępowania), ale i samej gry : każdy zna jej reguły i wypłaty (swoje i uczestników).

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol

Elementy Modelowania Matematycznego

Programowanie liniowe

Programowanie nieliniowe

Badania operacyjne egzamin

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

Materiały wykładowe (fragmenty)

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

KADD Metoda najmniejszych kwadratów funkcje nieliniowe

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Programowanie nieliniowe. Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a

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

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 1)

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

Ekonometria. Przepływy międzygałęziowe. Model Leontiefa. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej. Przepływy międzygałęziowe Model Leontiefa

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

9 Funkcje Użyteczności

Daria Sitkowska Katarzyna Urbaniak

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe

Elementy teorii gier

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

TEORIA GIER DEFINICJA (VON NEUMANN, MORGENSTERN) GRA. jednostek (graczy) znajdujących się w sytuacji konfliktowej (konflikt interesów),w

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

BADANIA OPERACYJNE Programowanie liniowe i jego zastosowanie w innych zagadnieniach

Weryfikacja hipotez statystycznych

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

Metody wielokryterialne. Tadeusz Trzaskalik

Excel - użycie dodatku Solver

BADANIA OPERACYJNE pytania kontrolne

Rozdział 2 PROGRAMOWANIE LINIOWE CAŁKOWITOLICZBOWE

Propedeutyka teorii gier

Zadanie laboratoryjne "Wybrane zagadnienia badań operacyjnych"

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

Transkrypt:

GRY (część 1)

Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy - wybór strategii postępowania przedwyborczego przez konkurujących ze sobą polityków - analiza strategicznych konfliktów międzynarodowych - problem wspólnego pastwiska (problem of commons) - problem gazeciarza 3

Założenia: - każdy z graczy dysponuje pewną ilością strategii - każdy z graczy zna możliwe strategie przeciwnika - gracze podejmują decyzje równocześnie i niezależnie * - żaden z graczy nie wie, którą strategię wybierze przeciwnik - gracze postępują ostrożnie i zakładają, że przeciwnik postępuje racjonalnie 4

Rozwiązanie gry: - określenie optymalnych strategii dla każdego z graczy 5

ad. założenie *: Gry dwuosobowe o sumie zero gracze podejmują decyzję równocześnie i niezależnie skutki jednoczesnego zastosowania przez graczy swoich strategii opisuje tzw. macierz wypłat Interpretacja macierzy wypłat: macierz korzyści Gracza 1. i macierz strat Gracza 2. Gracz 1. maksymalizuje wygraną Gracz 2. minimalizuje przegraną 6

Przykład 6. Gry dwuosobowe o sumie zero Sztaby wyborcze dwóch polityków, kandydujących do senatu spodziewają się, że decydujący wpływ na wynik kampanii mogą mieć jej dwa ostatnie dni. Obaj politycy zdają sobie sprawę, że kluczową rolę w wyborach mogą odegrać głosy mieszkańców dwóch dużych miast: X i Y. Każdy z polityków może wybrać jedną z trzech strategii postępowania: - spędzić dwa dni w mieście X - spędzić dwa dni w mieście Y - spędzić jeden dzień w mieście X i jeden w mieście Y Sztab wyborczy Polityka 1. przygotował prognozy przyrostu głosów na Polityka 1. kosztem Polityka 2. w zależności od wybranych przez nich strategii. 7

Przyrost głosów na Polityka 1., kosztem Polityka 2. Polityk 1. Polityk 2. ( w tys. głosów) XX XX -50 XX YY -30 XX XY 40 YY XX 20 YY YY -10 YY XY 20 XY XX 50 XY YY 10 XY XY 20 Tabela 6.1. 8

Na podstawie tablicy prognoz, zbudować macierz wypłat. Polityk 1. Gracz 1. Polityk 2. Gracz 2. XX strategia 1. YY strategia 2. XY strategia 3. 9

Polityk 2. strategie XX YY XY XX -50-30 40 Polityk 1. YY 20-10 20 XY 50 10 20 Tabela 6.2. 10

Gracz 2. strategie 1 2 3 1-50 -30 40 Gracz 1. 2 20-10 20 3 50 10 20 Tabela 6.3. 11

Przykład 7. Gry dwuosobowe o sumie zero Dwa koncerny samochodowe konkurują ze sobą na rynku pewnego kraju. Koncern A rozważa uruchomienie w lokalnej fabryce jednego z czterech modeli samochodów. Koncern B natomiast jednego z pięciu modeli samochodów. W macierzy wypłat przedstawiono zyski koncernu A (straty koncernu B) przy produkcji poszczególnych samochodów, w zależności od decyzji podjętych przez koncerny. Należy podjąć decyzję o rodzaju produkcji, będąc dyrektorem koncernu A. Koncern A Gracz 1. Koncern B Gracz 2. 12

Gracz 2. strategie 1 2 3 4 5 1 200 70 10 30 120 Gracz 1. 2 70 80 100 80 110 3 80 150 0 80 30 4 70 70 90 20 60 Tabela 7.1. 13

I. ETAP: REDUKCJA MACIERZY WYPŁAT Poszukiwanie strategii zdominowanych a ij element macierzy wypłat i = 1...m j = 1...n m ilość strategii Gracza 1. (ilość wierszy) n ilość strategii Gracza 2. (ilość kolumn) 14

Poszukiwanie strategii zdominowanych dla Gracza 1. Porównujemy parami strategie Gracza 1. Jeżeli dla danej pary strategii spełniony jest warunek: a a j = 1... n zj dj oraz co najmniej raz jest on spełniony ostro, to strategia z jest zdominowana przez strategię d. (strategia d to strategia dominująca strategię z) 15

Strategie 1 i 2: Gry dwuosobowe o sumie zero 1 200 70 10 30 120 2 70 80 100 80 110 Tabela 7.2.a. Warunek dominacji nie jest spełniony Strategie 1 i 3: 1 200 70 10 30 120 3 80 150 0 80 30 Tabela 7.2.b. Warunek dominacji nie jest spełniony 16

Strategie 1 i 4: 1 200 70 10 30 120 Tabela 7.2.c. 4 70 70 90 20 60 Warunek dominacji nie jest spełniony Strategie 2 i 3: 2 70 80 100 80 110 3 80 150 0 80 30 Tabela 7.2.d. Warunek dominacji nie jest spełniony 17

Strategie 2 i 4: 2 70 80 100 80 110 Tabela 7.2.e. 4 70 70 90 20 60 Warunek dominacji jest spełniony Strategia 4. zdominowana Strategia 2. - dominująca Z macierzy wypłat usuwamy strategię 4. Gracza 1. Porównane zostały wszystkie możliwe pary strategii Gracza 1. Kończymy poszukiwania strategii zdominowanych dla Gracza 1. 18

Gracz 2. strategie 1 2 3 4 5 1 200 70 10 30 120 Gracz 1. 2 70 80 100 80 110 3 80 150 0 80 30 Tabela 7.3. 19

Poszukiwanie strategii zdominowanych dla Gracza 2. Porównujemy parami strategie Gracza 2. Jeżeli dla danej pary strategii spełniony jest warunek: a a i = 1... m iz id oraz co najmniej raz jest on spełniony ostro, to strategia d jest zdominowana przez strategię z. (strategia z to strategia dominująca strategię d) 20

Strategie 1 i 2: Strategie 1 i 3: 1 2 200 70 70 80 80 150 1 3 200 10 70 100 80 0 Tabela 7.4.a. Warunek dominacji nie jest spełniony Tabela 7.4.b. Warunek dominacji nie jest spełniony 21

Strategie 1 i 4: Strategie 1 i 5: 1 4 200 30 70 80 80 80 1 5 200 120 70 110 80 30 Tabela 7.4.c. Warunek dominacji nie jest spełniony Tabela 7.4.d. Warunek dominacji nie jest spełniony 22

Strategie 2 i 3: Strategie 2 i 4: 2 3 70 10 80 100 150 0 2 4 70 30 80 80 150 80 Tabela 7.4.e. Warunek dominacji nie jest spełniony Tabela 7.4.f. Warunek dominacji jest spełniony 23

Strategia 2. zdominowana Strategia 4. - dominująca Z macierzy wypłat usuwamy strategię 2. Gracza 2. 24

Strategie 3 i 4: Strategie 3 i 5: 3 4 10 30 100 80 0 80 3 5 10 120 100 110 0 30 Tabela 7.4.g. Warunek dominacji nie jest spełniony Tabela 7.4.h. Warunek dominacji jest spełniony 25

Strategia 5. zdominowana Strategia 3. - dominująca Z macierzy wypłat usuwamy strategię 5. Gracza 2. 26

Porównane zostały wszystkie możliwe pary strategii Gracza 2. Kończymy poszukiwania strategii zdominowanych dla Gracza 2. 27

Gracz 2. strategie 1 3 4 1 200 10 30 Gracz 1. 2 70 100 80 3 80 0 80 Tabela 7.5. 28

Zmieniła się ilość strategii dla Gracza 2. Ponownie poszukujemy strategii zdominowanych dla Gracza 1. 29

Strategie 1 i 2: 1 200 10 30 2 70 100 80 Gry dwuosobowe o sumie zero Tabela 7.6.a. Warunek dominacji nie jest spełniony Strategie 1 i 3: 1 200 70 10 3 80 0 80 Tabela 7.6.b. Warunek dominacji nie jest spełniony 30

Strategie 2 i 3: 2 70 100 80 3 80 0 80 Gry dwuosobowe o sumie zero Tabela 7.6.c. Warunek dominacji nie jest spełniony 31

Porównane zostały wszystkie możliwe pary strategii Gracza 1. Kończymy poszukiwania strategii zdominowanych dla Gracza 1. Nie zmieniła się ilość strategii dla Gracza 1. Nie poszukujemy strategii zdominowanych dla Gracza 2. 32

Uwaga!!! W przypadku wyeliminowania strategii Gracza 1., należy ponownie sprawdzić strategie dla Gracza 2. itd... 33

II. ETAP: POSZUKIWANIE PUNKTU SIODŁOWEGO Gry dwuosobowe o sumie zero - dla każdego wiersza znajdujemy wartość minimalną - dla każdej kolumny znajdujemy wartość maksymalną 34

Gracz 2. strategie 1 3 4 min a ij j 1 200 10 30 10 Gracz 1. 2 70 100 80 70 3 80 0 80 0 max a ij i 200 100 80 Tabela 7.7. 35

- dla wyznaczonych minimalnych wartości z wierszy określamy wartość maksymalną: max(min a ) = max(10,70,0) = 70 i j ij - dla wyznaczonych maksymalnych wartości z kolumn określamy wartość minimalną: min(max a ) = min(200,100,80) = 80 j i ij 36

Punkt siodłowy istnieje, gdy spełniony jest warunek: max(min a ) = min(max a ) i j ij j i ij 37

W tym przykładzie warunek istnienia punktu siodłowego nie jest spełniony Stwierdzamy brak rozwiązania w zbiorze strategii czystych Szukamy rozwiązania w zbiorze strategii mieszanych 38

III. ETAP: DEFINICJA ZADAŃ PROGRAMOWANIA LINIOWEGO Macierz wypłat: A 200 10 30 = 70 100 80 80 0 80 A T 200 70 80 = 10 100 0 30 80 80 39

Gracz 1. będzie stosował: Strategię 1. z częstością (prawdopodobieństwem) p 1 Strategię 2. z częstością (prawdopodobieństwem) p 2 Strategię 3. z częstością (prawdopodobieństwem) p 3 (dla wyeliminowanej strategii 4. p 4 = 0) v wartość gry 40

Na podstawie transponowanej macierzy wypłat: Gry dwuosobowe o sumie zero - wygrana Gracza 1. w przypadku, gdy Gracz 2. będzie stosował strategię 1: 200 p + 70 p + 80 p = v 1 1 2 3 - wygrana Gracza 1. w przypadku, gdy Gracz 2. będzie stosował strategię 3: 10 p + 100 p + 0 p = v 2 1 2 3 - wygrana Gracza 1. w przypadku, gdy Gracz 2. będzie stosował strategię 4: 30 p + 80 p + 80 p = v 3 1 2 3 41

Ponadto suma częstości (prawdopodobieństwa) stosowania wszystkich strategii musi być równa 1: p1 + p2 + p3 = 1 4 Strategia optymalna, przy dowolnym postępowaniu Gracza 2. powinna zapewnić Graczowi 1. wygraną nie mniejszą niż wartość gry v. 42

Czyli ograniczenia przyjmują postać: 200 p + 70 p + 80 p v 1 1 2 3 10 p + 100 p + 0 p v 2 1 2 3 30 p + 80 p + 80 p v 3 1 2 3 oraz: p1 + p2 + p3 = 1 4 43

Gracz 1. dąży do maksymalizacji swojej wygranej. Funkcja celu: v MAX 5 44

v jest wartością nieznaną Gry dwuosobowe o sumie zero Rozwiązanie zadania programowania liniowego jest niemożliwe Aby się uniezależnić od wartości v: - układ ograniczeń dzielimy obustronnie przez v - podstawiamy: x i = p v i 45

200x + 70x + 80x 1 1 1 2 3 10 x + 100 x + 0 x 1 2 1 2 3 30x + 80x + 80x 1 3 1 2 3 46

Korzystając z 4: x + x + x = 1 2 3 1 v Otrzymujemy funkcję celu: v MAX 5 1 x1 + x2 + x3 = MIN 5 v 47

Model matematyczny: 1 x1 + x2 + x3 = MIN 5 v 200x + 70x + 80x 1 1 1 2 3 10 x + 100 x + 0 x 1 2 1 2 3 30x + 80x + 80x 1 3 1 2 3 Gry dwuosobowe o sumie zero x, x, x 0 1 2 3 48

Gracz 2. będzie stosował: Strategię 1. z częstością (prawdopodobieństwem) q 1 Strategię 3. z częstością (prawdopodobieństwem) q 3 Strategię 4. z częstością (prawdopodobieństwem) q 4 49

Na podstawie macierzy wypłat: - przegrana Gracza 2. w przypadku, gdy Gracz 1. będzie stosował strategię 1: 200q + 10q + 30q = v 1 1 3 4 - przegrana Gracza 2. w przypadku, gdy Gracz 1. będzie stosował strategię 2: 70q + 100q + 80q = v 2 1 3 4 - przegrana Gracza 2. w przypadku, gdy Gracz 1. będzie stosował strategię 3: 80q + 0q + 80q = v 3 1 3 4 50

Ponadto suma częstości (prawdopodobieństwa) stosowania wszystkich strategii musi być równa 1: q1 + q3 + q4 = 1 4 Strategia optymalna, przy dowolnym postępowaniu Gracza 1. powinna zapewnić Graczowi 2. przegraną nie większą niż wartość gry v. 51

Czyli ograniczenia przyjmują postać: 200q + 10q + 30q v 1 1 3 4 70q + 100q + 80q v 2 1 3 4 80q + 0q + 80q v 3 1 3 4 oraz: q1 + q3 + q4 = 1 4 52

Gracz 2. dąży do minimalizacji swojej przegranej. Funkcja celu: v M IN 5 53

Aby się uniezależnić od wartości v: - układ ograniczeń dzielimy obustronnie przez v - podstawiamy: y j = q v j 54

200y + 10y + 30y 1 1 1 3 4 70 y + 100 y + 80 y 1 2 1 3 4 80y + 0y + 80y 1 3 1 3 4 55

Korzystając z 4: y + y + y = 1 3 4 1 v Otrzymujemy funkcję celu: v MIN 5 1 y1 + y3 + y4 = MAX 5 v 56

Model matematyczny: 1 y1 + y3 + y4 = M AX 5 v 200y + 10y + 30y 1 1 1 3 4 70 y + 100 y + 80 y 1 2 1 3 4 80y + 0y + 80y 1 3 1 3 4 Gry dwuosobowe o sumie zero y, y, y 0 1 3 4 57

IV. ETAP: ROZWIĄZANIE Rozwiązanie zadania programowania liniowego dla Gracza 1.: x = 0.584 10 x = 9.941 10 x = 2.339 10 3 3 3 1 2 3 Rozwiązanie zadania programowania liniowego dla Gracza 2.: y = 3.654 10 y = 0.365 10 y = 8.844 10 3 3 3 1 3 4 58

Obliczenie wartości gry v. FC : x + x + x = Gracz 1.: 1 2 3 1 v v = 1 1 x + x + x = 0.012864 = 1 2 3 77.73 FC : y + y + y = Gracz 2.: 1 3 4 1 v v = 1 1 y + y + y = 0.012864 = 1 3 4 77.73 59

Obliczenie częstości stosowania strategii. Gry dwuosobowe o sumie zero Gracz 1.: p1 = x1 v = 0.045455 p2 = x2 v = 0.772727 p3 = x3 v = 0.181818 Gracz 2.: q1 = y1 v = 0.284091 q3 = y3 v = 0.028409 q4 = y4 v = 0.6875 60

Gracz 2. strategie 1 3 4 p i 1 200 10 30 0.045455 Gracz 1. 2 70 100 80 0.772727 3 80 0 80 0.181818 q j 0.284091 0.028409 0.6875 Tabela 7.8. 61

Wartość gry v = 77.73 Wartość gry zawsze mieści się w przedziale: ( ) max(min a ), min(max a ) ij ij i j j i Tutaj: v ( 70,80) 62

Przykład 8. Gry dwuosobowe o sumie zero Dana jest następująca macierz wypłat: Gracz 2. strategie 1 2 3 1 520 350 250 Gracz 1. 2 650 420 400 3 750 600 540 Tabela 8.1. 63

Gracz 2. strategie 1 2 3 min a ij j 1 520 350 250 250 Gracz 1. 2 650 420 400 400 3 750 600 540 540 max a ij i 750 600 540 Tabela 8.2. 64

max(min a ) = 540 min(max a ) = 540 i j ij j i ij Punkt siodłowy istnieje Stwierdzamy, że istnieje rozwiązanie gry w zbiorze strategii czystych 65

Wartość gry: v = 540 Gracz 1. powinien stosować strategię 3. Gracz 2. powinien stosować strategię 3. 66

Przykład 9. Dana jest macierz wypłat: Gracz 2. Gry dwuosobowe o sumie zero strategie 1 2 3 Gracz 1. 1-2 8 2 2 3-1 0 Tabela 9.1. 67

Gracz 2. strategie 1 2 3 min a ij j Gracz 1. 1-2 8 2-2 2 3-1 0-1 max a ij i 3 8 2 Tabela 9.2. 68

max(min a ) = 1 min(max a ) = 2 i j ij j i ij Wartość gry: v ( 1,2) W przypadku, gdy nie wiadomo, czy v jest liczbą dodatnią czy ujemną należy przekształcić macierz wypłat. 69

Znajdujemy w macierzy wypłat element najmniejszy: a 11 = 2 Do każdego elementu macierzy wypłat dodajemy wartość bezwzględną tego elementu, czyli 2. 70

Gracz 2. strategie 1 2 3 Gracz 1. 1 0 10 4 2 5 1 2 Tabela 9.3. 71

Gracz 2. strategie 1 2 3 min a ij j Gracz 1. 1 0 10 4 0 2 5 1 2 1 max a ij i 5 10 4 Tabela 9.4. 72

Po rozwiązaniu gry, o wartość bezwzględną z elementu najmniejszego należy zmniejszyć v, aby otrzymać rzeczywistą wartość gry. 73