Для нахождения решения биматричной игры в смешанных стратегиях можно использовать приближенный метод решения биматричных игр (2LP-метод) и/или метод Лемке–Хаусона (LH-метод). В 2LP-методе поиск решения биматричной игры сводится к итеративному поиску глобального минимума функции Нэша, имеющего большое число локальных минимумов, не совпадающих с глобальным минимумом. Тем не менее поочередная минимизация этой функции по одной из двух переменных (стратегий) при фиксации другой переменной легко сводится к линейному программированию. Осуществляя перебор начальных чистых стратегий и решая на каждой итерации две задачи линейного программирования, 2LP-метод позволяет найти точное решение игры, если выполнено условие дополнительности либо некоторое приближение к множеству точек Нэша при незначительном нарушении условия дополнительности. Достоинством метода является его простота, главным недостатком – снижение эффективности при малой заполненности и/или при наличии взаимозависимости матриц, задающих функции выигрышей игроков. В LH-методе поиск решения биматричной игры заменяется поиском решения связанной с игрой системы линейных равенств. Начиная с единичного базиса метод делает шаги симплексного типа с целью уменьшить число нарушенных условий дополнительности. Как правило, но не всегда, этим методом удается найти точное решение игры. Предлагаемый нами гибридный метод производит дооптимизацию приближенного решения, полученного 2LP-алгоритмом, при помощи LH-алгоритма, использующего базис приближенного решения. Эффективность метода Лемке–Хаусона и нашего гибридного метода оказалась примерно одинаковой. С помощью гибридного метода удалось найти решение нескольких игр, для которых точное решение не было получено ни 2LP-методом, ни LH-методом.
Дано краткое описание предложенного Е.Г. Гольштейном приближенного метода решения конечной бескоалиционной игры трех лиц в смешанных стратегиях. Поиск решения игры сводится к итеративному поиску глобального минимума так называемой функции Нэша, являющейся мерой близости точки к множеству решений игры и имеющей большое число локальных минимумов, не совпадающих с глобальным минимумом. Тем не менее, минимизация этой функции по одной из трех переменных (стратегий) при фиксации двух других переменных легко сводится к линейному программированию. Осуществляя перебор начальных пар чистых стратегий и решая на каждой итерации три задачи линейного программирования, метод отыскивает точное решение игры, если выполнено условие дополнительности, либо приемлемое приближение к множеству точек Нэша при незначительном нарушении условия дополнительности. Численное тестирование метода на двух семействах сгенерированных игр выявило его достоинства и недостатки. Предлагаемый метод эффективен при независимых или мало зависимых таблицах, определяющих выигрыши игроков. При росте коэффициента взаимозависимости таблиц эффективность метода снижается.
Описан численный алгоритм решения конечной бескоалиционной игры трех лиц в смешанных стратегиях. Алгоритм основан на минимизации некоторой функции, которая имеет большое число локальных минимумов, и опирается на линейное программирование.
Предложен метод решения биматричных игр, основанный на поиске глобального минимума функции Нэша. Осуществляя перебор начальных чистых стратегий, метод отыскивает точное решение игры, если выполнено условие дополнительности, либо приемлемое приближение к множеству точек Нэша. Проведено численное тестирование метода, выявившее его достоинства и недостатки.
Выделен класс антагонистических игр, обладающих свойствами кососимметричной матричной игры. При определенных условиях бескоалиционная игра многих лиц оказывается эквивалентной игре из этого класса. Если игра многих лиц конечна, то функция выигрышей эквивалентной антагонистической игры билинейна и кососимметрична.
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации
Научная электронная библиотека