double arrow

Пространство стратегий статистика и функция выигрыша

X — множество стратегий статистика, аналогичное множеству стратегий в антагонистических играх. Если множество X — дискретное, X = (x,…, x), тогда можно рассматривать множество ситуаций и множество выигрышей статистика в этих ситуациях: (x, z), i = , j =

П = (a) n*m

Эта функция П называется функцией потерь. Значение функции потерь позволяет игроку 1 (статистику) принимать предпринимать правильные действия.

Пример: Задача о яйцах и креме.

  Состояние яйца
Действие Z1 - хорошее Z2- испорченное
долить в остальные 5 яиц, x1 крем из 6 яиц крема нет, загублено 5 хороших яиц
вылить разбитое яйцо на блюдце для контроля, x2 крем из 6 яиц, но надо мыть посуду (блюдце) крем из 5 яиц, надо мыть блюдце "с отвращением"
выбросить яйцо, не глядя, x3 крем из пяти яиц, загублено 1 яйцо крем из 5 яиц

Если каким-либо образом оцифровать описание ситуации в виде значений функций потерь, то получим игру с природой.

В описании игры с природой наблюдается полная аналогия с антагонистической игрой. Статистик может принимать чистые стратегии xX и их вероятностные оценки p= p(x)P, (X, P) — пространство стратегий статистика.

А = (a), i = ; j =

X = ,…,, m — чистые стратегии статистика;

n — чистые состояния природы;

Z = ,…,

Если используются смешанные стратегии, то каждому из состояний чистой стратегии сопоставляется значение p, i = . Определим вероятность использования смешанных стратегий.

x~,…,

q~,…, — вероятность состояний природы.

Если эти вероятности известны, то можно определить математическое ожидание выигрыша статистика статистика в этой игре:

M[S, S] = a*p*q

S— множество (X*P)

S— множество (Z*Q)

p = ; q =

M[S, S] = p*A*q

Задачу статистика в этой игре можно определить как нахождение такого S, при котором его выигрыш M[S, S] max. Эта стратегия Sможет быть как чистой, так и смешанной.

Исходя из этого, в матрице платежей (a) можно рассматривать доминирующие и доминируемые стратегии.

Доминирование по строкам выполняется также, как в антагонистических играх. Доминирование по столбцам теряет смысл, т. к. природа не выиграет и не проиграет, её безразлично её состояние.

С учётом этого матрица платежей А =(а) не в полной мере характеризует достоинства и недостатки каждой стратегии игроков.

Используют другую форму описания игры, которая более полно отражает степень удачливости в выборе игроков. Одним из таких показателей является матрица рисков:

A =

Номер столбца матрицы совпадает с состоянием природы, номер строки характеризует стратегию игрока. B= max a— максимальный выигрыш статистика при данном состоянии природы j.

R = (r), i = , j =

r= B- a— разница между максимальным выигрышем и выигрышем, который получит статистик, выбирая стратегию x.

Матрица рисков: R = . В матрице рисков хотя бы один из элементов в каждом столбце должен равняться нулю.

Пример: А = ; R =

Если условием выбора стратегии является максимум среднего выигрыша, то по матрице рисков Rmin. Если же вероятности состояния природы известны (q), то условие максимума среднего выигрыша и условие минимума среднего риска дают одни и те же стратегии.

Если V= ; V= maxVили r= ; r=minr, то решение будут одинаковыми.

Пример: Матрица платежей: А = ; q = (0,2; 0,5; 0,3)

V= 1*0,2+ 3*0,5+ 1*0,3 = 2

V= 2*0,2+ 0,5+ 1,2 = 2,1

V= 2,1; хявляется предпочтительной стратегией: она даёт больший средний выигрыш V=V

R = r= 0,2+ 0,9 = 1,1

r= 1x— риск минимален.

О вероятностях состояния природы в лучшем случае известны их некоторые оценки q’. На практике достоверность этих оценок является слишком низкой для того, чтобы использовать их при оценке качества выбора решений статистика.

В таких условиях лучше:

1. Не пользоваться этими оценками и для выбора решения использовать критерий, который не пользуется понятием вероятности состояния природы;

2. Cчитать все состояния природы равновероятными q= 1/n, i=.

Критерий, позволяющий принять задачу выбора решения, называется критерием выбора решений при неопределённости.


Сейчас читают про: