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文档简介

1、第十一章 对策论,矩阵对策及其解法 其他类型对策问题 对策论在物流企业竞争策略分析中的应用,知识目标 了解对策论模型的三要素,掌握矩阵对策的模型、基本定理及解法; 了解其他类型对策,能够用所学对策论知识解决一些简单的实际问题. 技能目标 根据实际问题建立支付矩阵(建模); 根据最小最大原则、最大最小原则、优超原则等,利用图解法和线性规划法求出矩阵对策的最优策略和对策值.,第一节 矩阵对策及其解法,本节的主要内容 对策现象的三要素及其分类 矩阵对策的数学模型 最优纯策略 混合策略和混合扩充 矩阵对策基本定理 矩阵对策的求解,对策现象的三要素及其分类,对策现象三个基本要素:局中人(players)

2、 、策略集(strategies)和支付函数(赢得函数)(payoff function)。 对策现象的分类:根据局中人的数量分为“两人对策”和“多人对策”;根据局中人之间是否允许合作分为“合作对策”和“非合作对策” ;根据局中人的策略集中的策略个数可分为“有限对策”和“无限对策” ;根据局中人的支付函数的代数和是否为零可分为“零和对策”和“非零和对策”等。,矩阵对策的数学模型,矩阵对策就是有限两人零和对策。即参加对策的局中人只有两个,双方的利益是完全对抗的;每个局中人都有有限个可供选择的策略;且在任一局势(在对策论中,从每个局中人的策略集中各取一个策略组成的策略组)中,一个局中人的所得即为另

3、一个局中人的所失,两个局中人的得失之和总等于零。 对于一个矩阵对策,当其3个基本要素确定后,这个对策的数学模型也就给定了。如果给定了局中人、的纯策略集合分别为S1、S2,局中人的支付矩阵为A,则把这个矩阵对策的数学模型记为 G =,;S1;S2;A 或G = S1,S2;A ,【例11-2】(“石头、剪刀、布”游戏)每个人都可能玩过这种游戏。石头击败剪刀,剪刀战胜布,而布又胜过石头。这里也是两个局中人:局中人、,双方各有3个策略,策略1代表出石头,策略2代表出剪刀,策略3代表出布。假定胜者得1分,负者得-1分。策略一样,就算“平局”,双方都不得分。取S1=石头、剪刀、布,S2=石头、剪刀、布,

4、则局中人的支付矩阵A为,最优纯策略,对策的值一个矩阵对策G,如果其支付矩阵A的元素满足:,矩阵对策G的鞍点如果纯局势 使,则称 为对策G的鞍点,也称它是对策G在纯策略中的解,此时 与 分别为局中人和局中人的最优纯策略。,则称这个值V为矩阵对策G的值。,的值V,【例11-3】对于一个矩阵对策G =,;S1,S2;A,其中,求双方的最优策略。,定理1:,为对策G的鞍点的充要条件是对于任意的 i,j,有 ,即鞍点 具有这样的 性质: 是第j*列的最大元素,是第i*行的最小元 素。也就是说,对于纯局势 ,有下式成立:,也都是G的鞍点(称为鞍点的可,交换性),且在鞍点处的值都相等(称为鞍点的无差别性)。

5、,定理2:,【例11-6】某单位采购员在秋天时要决定冬季取暖用煤的采购量。已知在正常气温条件下需要煤15吨,在较暖和较冷气温条件下分别需要煤10吨和20吨。假定冬季的煤价随天气寒冷程度而变化,在较暖、正常、较冷气温条件下,每吨煤的价格分别为500元、750元和1000元。又设秋季时每吨煤的价格为500元,在没有关于当年冬季气温情况准确预报的条件下,秋季时应采购多少吨煤能使总支出最少?,混合策略和混合扩充,矩阵对策基本定理,任何一个矩阵对策,,,一定存在混合策略解,,,。,定理4 (基本定理):,矩阵对策的求解,图解法,【例11-7】用图解法求解矩阵对策,其中,,,线性方程组法,【例11-9】给

6、定一个矩阵对策,,求,对策G的值与解。其中,线性规划法,线性规划法可以求解任一矩阵对策。,【例11-10】给定一个矩阵对策,,求对策,G的值与解,其中,第二节 其他类型对策问题,本节的主要内容 二人无限零和对策 多人非合作对策 合作对策,二人无限零和对策,定理7:,为,在纯策略意义下的解,,有,的充要条件是:对任意,定理8:,为对策,的解的充要条件是:,,有,对任意,定理9:对任何连续对策,一定有,。,多人非合作对策,非合作n人对策在混和策略意义下的平衡局势一定存在。,【例11-13】求解,阶双矩阵对策,其中,定理10(Nash定理):,第三节 对策论在物流企业竞争策略分析中的应用,第三方物流

7、契约的双方之间的博弈,收益矩阵,混合策略解,因此可以得到: 同理可得:,解的含义,本章小结,本章主要阐述了对策现象的基本要素、矩阵对策的数学模型、矩阵对策的最优纯策略和最优混合策略求法。此外,简单介绍了二人无限零和对策、多人非合作对策、合作对策等典型的非矩阵对策及其求解问题。最后,对策论在物流企业竞争策略分析中的应用。 本章的重点是矩阵对策及其最优策略(包括最优纯策略和最优混合策略)的一般求解方法。难点是物流领域竞争现象建模与竞争策略的优化分析。,案例分析,Rhenania:运用动态多层模型优化邮购业务 1问题描述 Rhenania是德国一家直接邮购公司。1996年, Rhenania的CEO

8、面临着多重挑战:销量持续下滑、市 场份额萎缩和利润下降。尽管Rhenania已按标准的营 销方法来管理客户联系工作。、为每类邮购目录竞选 最佳客户,为每个邮件选择最好的顾客,公司经营情 况还是低迷不振。而且当Rhenania努力增加单个邮购 订单的利润时,其客户基数还出现了萎缩。公司求助 于优化和战略计划方面的运筹学技术,来扩大其客户 基数,增加公司利润。,2 解决方案 Rhenania的营销主管在运筹学建模方面具有很强 的背景。他意识到,邮购公司最大化单个邮购订单 的传统做法实际上是一个次优选择,因为它削弱了 活跃客户(在最近12个月内下过定单的客户)的基 础,从长远来看会减少公司的利润。他

9、说服公司新 任CEO转而采用与传统做法背道而驰的运筹学优化 方法。 他领导的运筹团队开发了一个动态多层建模方法 (DMLM),以此来确定邮寄邮购目录的最佳频 率,根据顾客细分来优化邮购产品组合,并确定客 户何时接到“重新激活包”而不是目录。,3 成效评价 在一年之内,Rhenania从原来目录由购方式中转变过来, 其在德国的市场地位由第五提升到了第二。这种方法显然非 常有效,以至于Rhenania兼并了两个竞争者,其中包括世界 级出版巨头Springer Verlag的一个子公司。 Rhenania的CEO Frederick写道:“今天,DMLM已经在 Rhenania得到完全的实施。邮寄的

10、每一个地址都经过这一算 法的选择。自从实行以来,和大多数竞争对手相比,的表现 确实好得多。现在正在获得本行业之外的市场份额。不久以 前还在通过兼并获得市场份额。一模型不但在经济上带来了 如此显著的改进,他还是一个很好的预测工具,能看到未来 12月内活跃客户、销售额和利润的变化情况。”,问题 利用你所学的运筹学知识,提出自己的和理化建议与改进方法,以增加管理效益。,实训设计,实训目标 掌握矩阵对策问题模型的建立和线性规划法解法 实训内容与要求 在竞争中根据历史数据和调研获得矩阵对策问题的支付矩阵。建立相应的矩阵对策问题的数学模型,并利用线性规划法求解,给出竞争最优策略和最优值。,成果与检验 能够建立相应的矩阵对策问题的模型,会利用线性规划法 求解矩阵对策问题,得出最优策略和最优值。 A,B两家公司的产品作竞争性推销,他们各控制市场的 50%,最近这两家公司都改进了各自的产品,准备发动新的 广告宣传。如果这两家公司都不做广告,那么平分市场的局 面将保持不变,但如果有一家公司发动一次强大的广告宣 传,那么另一家公司将按比例地失去一定数量的顾客。市场 调查表明,潜在顾客的50%可以通过电视广告争取到,30% 可以通过报纸争取到,其余的20%可通过无

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