Особенности элективных курсов по информатике в классах социально-экономического профиля.

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 7Следующая ⇒

Как правило, элективный курс представляет собой глубоко рассмотренную отдельно взятую тему, которая рассматривается в течение одной четверти.. Очень много курсов такого типа по информатике: «Учимся проектировать на компьютере» или «Компьютерная графика» для технологических профилей обучения, «Компьютерное моделирование», «Информационные системы и модели». Элективный курс может углублять знания учащихся в темах общего курса, но также содержание курса может не иметь общих тем с основным курсом. Любой элективный курс нельзя представить без системы задач, соответствующих данному курсу. Задачи используются, как очень эффективное средство усвоения учащимися понятий, методов, теории, умений и навыков в практическом применении. Для успешного создания системы задач в литературе выделяют следующие принципы ее построения.

1. Принцип преемственности. С помощью задач устанавливаются взаимосвязи между различными понятиями, суждениями, между различными темами и различными предметами. Решение задач помогает учащимся лучше понять и легче усвоить изучаемый материал. Все это говорит, о том, что задачи играют важную роль в изучении математики.

2. Принцип связи теории с практикой. Задачи должны предшествовать и сопутствовать изучению теорем и понятий, то есть должны выступать в качестве средства усвоения знаний.

3. Принцип полноты. Стремиться полно, отражать в системе задач математические идеи, а также устанавливать межпредметные связи.

4. Принцип контрастности. Он ориентирован на то, что при подборе заданий надо не допускать повторяемости одних и тех же видов, при этом задания должны быть как с положительными и отрицательными ответами. Данный принцип предполагает уже на начальном этапе решать нестандартные упражнения. Количество нестандартных заданий должно быть не меньше трети от общего количества задач.

5. Принцип обучения эвристическим приемам. В процессе решения задач происходит овладение методами научного познания. Среди эвристических приемов часто встречаются следующие: аналогия, индукция, прием элементарных задач, прием моделирования, введение вспомогательного элемента, нового неизвестного, обобщения, подстановки, и так далее. При этом одни приемы являются способом решения задачи, а другие показывают решения отдельных фрагментов задачи.

6. Принцип формирования исследовательских умений. Под учебными исследованиями будем понимать вид познавательной деятельности, который связан с выполнением учебных заданий, предполагающих самостоятельный поиск учащимися новых для них знаний. Учебные исследования состоят из следующих этапов: постановка проблемы, выдвижение гипотез, доказательство или опровержение гипотез. Как правило, проблема формулируется самим учителем, доказательство или опровержение сводиться к доказательству математического факта. Основная задача ученика это выдвижение гипотез. Данная задача в учебных исследованиях основывается на основных эвристических приемах (аналогия, сравнение, анализ и так далее). Задания исследовательского характера обладают большой развивающей ценностью и имеют большую методическую значимость. Они помогают ученику глубже освоить материал, также дают толчок к самостоятельному изучению материала необходимого для данного исследования.

По завершению всего материала необходимо провести контроль усвоения изученного материала. Он может быть осуществлен выполнением учениками проекта по изученной теме, выполнением контрольной работы.

Создание элективных курсов – важнейшая часть обеспечения введения профильного обучения.

Вывод по первой главе.

В этой главе рассмотрены особенности элективных курсов, а также основные понятия профильного обучения. Элективные курсы, хотя и различаются по целям и содержанию, должны соответствовать запросам учащихся, которые их выбирают. Элективные курсы как бы «компенсируют» во многом достаточно ограниченные возможности базовых и профильных курсов в удовлетворении разнообразных образовательных потребностей старшеклассников.

Глава II Методика преподавания темы «Решение прикладных задач» в курсе информатики в классах социально-экономического профиля.

2.1 Математические методы для решения экономических задач

Экономико-математические методы необходимы в повседневной жизни для принятия правильного решения, дать надежный обоснованный вариант решения экономической задачи. Решение большинства задач экономической практики базируется на элементарной математике: арифметике, алгебре, геометрии, комбинаторике, логике. Это задачи с дробями, процентами, пропорциями, прогрессиями, уравнениями, а также на построение функций и графиков.

Наряду с элементарной математикой и логикой рассматриваются также задачи, требующие применения аппарата высшей математики, особенно в теории вероятностей и математической статистике, а также в таких сравнительно молодых методах, как математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое), теория игр и статистических решений, теория массового обслуживания (теория очередей), метод статистических испытаний (Монте-Карло), сетевое планирование.

Каждый из экономико-математических методов, имеет свою область применения.

Элементарная арифметика и алгебра (уравнения, функции и графики) применяются для экономических расчетов, связанных с определением долей, процентов материальных ресурсов, составлением пропорций, счетом денег, вычислением прибыли, налогов, рентабельности и т.п.

Арифметические и геометрические прогрессии позволяют вести расчеты, связанные с последовательностями экономических показателей и объектов (например, так называемые " пирамиды" ).

Комбинаторика дает возможность определять результаты, возникающие при различных сочетаниях экономических объектов, их перестановках и размещениях.

Геометрия предназначена для вычислений, связанных с пространственными отношениями и формами объектов, интересующих экономиста.

Логика позволяет оценить экономическую ситуацию с точки зрения истинности или ложности используемой информации, разобраться в запутанных обстоятельствах, найти рациональный выход из затруднительного положения.

Линейное программирование предназначено для выработки оптимального решения экономической задачи для случая, когда, ее условия и имеющиеся ограничения описываются уравнениями или неравенствами 1-й степени.

Нелинейное программирование служит для выработки оптимального решения экономической задачи в том случае, когда ее условия и ограничения описываются уравнениями или неравенствами 2-й и более степени.

Динамическое программирование дает возможность выбора оптимального плана многоэтапных действий, в которых результат каждого последующего этапа зависит от предыдущего.

Теория вероятностей обосновывает экономические расчеты, связанные с явлениями случайного характера. Математическая статистика обеспечивает сбор, обработку и анализ экономических статистических материалов.

Теория массового обслуживания (теория очередей) дает расчеты производственно-экономических показателей и выработку необходимых рекомендаций для массовых повторяющихся процессов обслуживания. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) служит для производства экономических расчетов, связанных с явлениями случайного характера, на основе искусственно произведенных статистических материалов.

Теория игр служит для выработки экономических решений в условиях неопределенности, неясности ситуации, вызванной сознательными, злонамеренными действиями конфликтующей стороны. Теория статистических решений применяется для выработки экономических решений в условиях неопределенности, вызванной объективными обстоятельствами, которые либо неизвестны, либо носят случайный характер.

Сетевое планирование применяется для составления и реализации рациональных планов ведения экономических операций, предусматривающих решение задачи в кратчайший срок и с наилучшими результатами.

В своей дипломной работе рассматриваются методы которые широко и наиболее часто используются в экономике, а также соответствует требованиям знаний, умений и навыков для учащихся социально-экономического профиля. На школьном этапе изучения математики, информатики и ИКТ наиболее эффективным будет изучение таких методов как арифметика, арифметические и геометрические прогрессии, комбинаторика, линейное программирование, теория вероятности и теория игр.

Одной из научных дисциплин по решению прикладных задач в экономике является исследование операций.

Линейное программирование.

Исследование операций в экономике – это научная дисциплина, целью которой является количественное обоснование принимаемых решений.

С помощью специальных математических методов решается определенный класс экономических задач. К таким задачам относятся:

1. задача об оптимальном использовании ограниченных ресурсов (сырьевых, трудовых, временных);

2. задача сетевого планирования и управления;

3. задачи массового обслуживания;

4. задачи составления расписания (календарного планирования);

5. задачи выбора маршрута и другие.

Оптимизационная задача, в которой целевая функция и неравенства (уравнения), входящие в систему ограничений являются линейными функциями, называется задачей линейного программирования.

Общая задача линейного программирования имеет вид:

(1.1) (1.2)

(1.3)

Функция (1.1) называется целевой функцией. Система (1.2) называется системой ограничений, а условие (1.3) – условием неотрицательности.

Геометрическая интерпретация ЗЛП. Графический метод решения ЗЛП

Графический метод решения ЗЛП основан на следующих утверждениях.

Система ограничений ЗЛП геометрически представляет собой выпуклый многоугольник или выпуклую многоугольную область как пересечение полуплоскостей - геометрических образов неравенств системы.

Целевая функция Z = c₁x₁ + c₂x₂ геометрически изображает семейство параллельных прямых, перпендикулярных вектору нормали N(с₁, с₂). Эти прямые называются линиями уровня.

Линия уровня – это прямая, вдоль которой целевая функция принимает фиксированное значение.

Теорема. При перемещении линии уровня в направлении вектора нормали N значение целевой функции возрастает, в противоположном направлении - убывает.

Графического метода решения ЗЛП.

1. В системе координат построить прямые по уравнениям, соответствующим каждому неравенству системы ограничений;

2. Найти полуплоскость решения каждого неравенства системы (обозначить стрелками). Для определения полуплоскости необходимо выбрать любую контрольную точку, не лежащую на данной прямой. Подставить ее координаты в систему ограничений. Если неравенство выполняется, то нужно выбрать полуплоскость, содержащую контрольную точку. Если неравенство не выполняется нужно выбрать полуплоскость, не содержащую контрольную точку. В качестве контрольной точки рекомендуется выбирать точку с координатами (0; 0);

3. Найти многоугольник (многоугольную область) решений системы ограничений как пересечение полуплоскостей;

4. Построить вектор нормали N. Начало вектора нормали в точке с координатами (0; 0), конец вектора в точке с координатами (с₁, с₂);

5. Через начало координат построить линию уровня, перпендикулярно к вектору нормали;

6. Перемещать линию уровня параллельно самой себе по области решения в угловые точки, достигая max f при движении вектора N (min f при движении в противоположном направлении);

7. Найти координаты точки max (min). Для этого необходимо решить систему уравнений прямых, которые пересекаются в этой точке или определить координаты по графику;

8. Вычислить значение целевой функции в этой точке (ответ).

Симплексный метод решения ЗЛП

Симплексный метод представляет собой схему получения оптимального плана за конечное число шагов.

Для использования симплексного метода ЗЛП должна быть приведена к каноническому виду, т.е. система ограничений должна быть представлена в виде уравнений.

Оптимизационные исследования ЗЛП удобно проводить, пользуясь симплекс-таблицами. Существует достаточно большое количество форм симплекс-таблиц. Воспользуемся одной из форм, по которой рекомендуется следующий порядок решения ЗЛП:

1. Математическая модель задачи приводится к канонической форме с помощью дополнительных неотрицательных переменных.

2. Определяется начальное базисное допустимое решение. Для этого переменные разбивают на две группы – основные (базисные) и неосновные. В качестве основных переменных следует выбрать (если возможно) переменные, каждая из которых входит только в одно из уравнений системы ограничений. Дополнительные переменные удовлетворяют этому правилу.

3. Составляется исходная симплекс-таблица (таблица 1), в которую записывают параметры, соответствующие начальному базисному допустимому решению:

3.1. Весовые коэффициенты c_j при переменных x_j(j = 1,..., n) целевой функции (строка C).

3.2. Весовые коэффициенты c_i при базисных переменных x_i(i = 1,..., m) целевой функции (столбец C_b).

3.3. Переменные x_i(i = 1, ..., m), которые входят в текущий базис (столбец A_b ).

3.4. Свободные коэффициенты b_i(i =1, ..., m) уравнений ограничений (столбец B). В этом же столбце находим оптимальный план задачи.

3.5. Элементы a_ij (i = 1, ..., m; j = 1, ..., n) матрицы условий задачи (столбцы A₁, ..., A_n ).

Таблица 1

А_б	С_б	В	c₁	...	c_j	...	c_k	...	c_n
A₁	...	A_j	...	A_k	...	A_n
А₁	c₁	b₁	a₁₁	...	a_1j	...	a_1k	...	a_1n
…	...	...	...	...	...	...	...	...	...
А_i	c_i	b_i	a_i1	...	a_ij	...	a_ik	...	a_in
…	...	...	...	...	...	...	...	...	...
A_r	c_r	b_r	a_r1	...	a_rj	...	a_rk	...	a_rn
…	...	...	...	...	...	...	...	...	...
A_m	c_m	b_m	a_m1	...	a_mj	...	a_mk	...	a_mn
m+1		S	S₁	...	S_j	...	S_k	...	S_n

3.6. Оценки S_j(j=1, ..., n) векторов условий A_j, которые определяются по формуле:

где c_i - весовые коэффициенты при базисных переменных.

Из этой формулы следует, что коэффициенты z_j вычисляются для каждого столбца как сумма почленных произведений коэффициентов c_iна одноименные коэффициенты j-го столбца. При заполнении симплекс-таблицы при условии, что рассматривается задача максимизации целевой функции, необходимо иметь в виду:

1. если S_j ³ 0 для всех j = 1, ..., n, то полученное решение является оптимальным;

2. если имеются S_j< 0и в столбцах A_j, соответствующих этим отрицательным оценкам, существует хотя бы один элемент a_ij> 0, то возможен переход к новому решению, связанному с большим значением целевой функции;

3. Из отрицательных оценок выбирают ту, у которой значение по абсолютной величине больше. Если имеется несколько одинаковых отрицательных оценок, то выбирают ту, которой соответствует максимальный коэффициент целевой функции c_i.

4. если имеются S_k< 0 и в столбце A_k все элементы a_ik£ 0, то в области допустимых решений целевая функция не ограничена сверху.

4. Определяется вектор A_k, который необходимо ввести в базис для улучшения решения, по наибольшему значению S_k. Переменная этого столбца x_k будет новой базисной переменной, которая вводится в базис. Столбец, содержащий эту переменную, называетсянаправляющим столбцом.

5. Определяется вектор, который нужно вывести из базиса, используя равенство:

Это условие позволяет найти направляющую строку. Переменная x_r, соответствующая этой строке, выводится из базисного решения и заменяется переменной x_k направляющего столбца. Элемент a_rk, который стоит на пересечении направляющего столбца и направляющей строки, называется разрешающим элементом.

6. Заполняется таблица соответствующая новому базисному решению. В этой таблице, прежде всего заполняются клетки строки r с вводимой переменной x_k. Для этого все элементы этой строки делятся на направляющий элемент. Получаются элементы новой строки:

b_r/a_rk, a_r₁/a_rk, ..., a_rn/a_rk.

Остальные элементы новой таблицы определяются по правилу прямоугольника:

Процесс вычислений заканчивается, когда найдено оптимальное решение.

Критерий оптимальности решения для нахождения максимального значения целевой функции: если в выражении линейной функции через неосновные переменные отсутствуют положительные коэффициенты при неосновных переменных, то решение оптимально.

Критерий оптимальности решения для нахождения минимального значения целевой функции: если в выражении линейной функции через неосновные переменные отсутствуют отрицательные коэффициенты при неосновных переменных, то решение оптимально.

Метод искусственного базиса.

Если ограничения исходной задачи содержат единичную матрицу порядка М, то при неотрицательности правых частей уравнений определен первоначальный план, из которого с помощью симплекс – таблиц находится оптимальный план.

Если ограничения можно привести к виду:

Ах≤ А₀ при А₀≥ 0, то система ограничений содержит единичную матрицу всегда.

Если задача не содержит единичной матрицы и не приводится к указанному виду, то для решения задачи используется метод искусственного базиса.

Для получения единичной матрицы к каждому ограничению прибавляют по одной неотрицательной переменной, которые называются искусственными. Единичные вектора, соответствующие искусственным переменным, образуют искусственный базис.

В целевую функцию искусственные переменные добавляются с коэффициентом М, если задана задача на нахождение минимума. В этом случае величина М предполагается достаточно большим положительным числом. Если необходимо найти минимальное значение целевой функции, то искусственные переменные записывают с коэффициентом (-М), который предполагается достаточно малым отрицательным числом. Для нахождения оптимального плана в случае, если заранее не задана величина М, применяется симплекс-метод, который в таблице имеет на одну строку больше, чем обычная симплекс-таблица.

Строка оценок разбивается на две:

(m+1) – оценка, не зависящая от М;

(m+2) – коэффициент при М.

По (m+2) строке определяют вектор, подлежащий включению в базис. Итерационный процесс проводят до исключения из базиса всех искусственных векторов. Затем процесс продолжают по (m+1) строке обычным симплекс-методом.

Транспортная задача

Классическая транспортная задача формулируется следующим образом:

Имеется m пунктов отправления (производства) A₁, A₂, ..., A_m, в которых расположены запасы некоторого однородного продукта (груза). Объём этого продукта в пункте A_i составляет a_i единиц. Кроме того, имеется n пунктов потребления B₁, B₂, ..., B_n. Объём потребления в пункте B_j составляет b_j единиц. Предполагается, что из каждого пункта отправления возможна транспортировка продукта в любой пункт потребления. Известна также стоимость c_ij перевозки единицы продукта из пункта A_i в пункт B_j.

Требуется составить такой план перевозок, при котором все заявки пунктов потребления полностью выполнялись бы пунктами отправления, а общая стоимость перевозок была минимальной.

При такой постановке данную задачу называют транспортной задачей по критерию стоимости.

В общем виде исходные данные представлены в таблице 2.

Таблица 2

Транспортная задача называется закрытой, если суммарный объем отправляемых грузов равен суммарному объему потребности в этих грузах по пунктам назначения

Если такого равенства нет (потребности выше запасов или наоборот), задачу называют открытой.

Метод минимального элемента.

1. Из распределительной таблицы 2 выбирают наименьшую стоимость и в клетку, которая ей соответствует, помещают меньшее из чисел a_i или b_j (если таких клеток несколько, то выбирают любую);

2. Из рассмотрения исключают либо строку, соответствующую поставщику, запасы которого полностью израсходованы, либо столбец, соответствующий потребителю, потребности которого полностью удовлетворены, либо и то и другое;

3. Из оставшейся части таблицы снова выбирают наименьшую стоимость и процесс продолжается до тех пор, пока все запасы не будут вывезены, а потребности удовлетворены;

4. Рассчитывают транспортные расходы: сумма произведений количества перевезенной продукции на стоимость для занятых клеток.

Метод северо-западного угла.

1. Пользуясь таблицей 2 распределяют груз, начиная с левой верхней, условно называемой северо-западной, клетки (1, 1). Необходимо удовлетворить потребности В₁ за счет поставщика А₁;

2. а). Если b₁> a₁, в клетку (1, 1) записывают a₁ и строку 1 вычеркивают из рассмотрения;

b). Если a₁> b₁, в клетку (1, 1) записывают b₁ и столбец 1 вычеркивают из рассмотрения;

3. а). Если b₁> a₁, ∆ = b₁- a₁ – неудовлетворенные потребности. Спускаются на клетку вниз и сравнивают ∆ с a₂;

b). Если a₁> b₁, ∆ =a₁ - b₁– не вывезенные запасы. Двигаются по строке вправо и сравнивают ∆ с b₂;

4. Необходимо вернуться к пункту 2;

5. Рассчитываются транспортные расходы.

Метод потенциалов.

1. проверяется тип модели транспортной задачи и в случае открытой модели сводим ее к закрытой;

2. находится опорный план перевозок путем составления 1-й таблицы одним из способов - северо-западного угла или наименьшей стоимости;

3. проверяем план (таблицу) на удовлетворение системе уравнений и на невыражденность; в случае вырождения плана добавляем условно заполненные клетки с помощью « 0 »;

4. для опорного плана определяются потенциалы u_i и v_j, соответствующие базисным клеткам, по условию:

u_i + v_j = c_ij

Таких уравнений будет m + n - 1, а переменных будет m + n. Для их определения одну из переменных полагают равной любому постоянному значению. Обычно принимают u₁ = 0.

После этого для небазисных клеток опорного плана определяются оценки ,

где

При этом если £ 0, то опорный план оптимален, если же среди окажется хотя бы один положительный элемент, то опорный план можно улучшить.

Улучшение опорного плана осуществляется путем целенаправленного переноса из клетки в клетку транспортной таблицы отдельных перевозок без нарушения баланса по некоторому замкнутому циклу.

Циклом транспортной таблицы называется последовательное соединение замкнутой ломаной линией некоторых клеток, расположенных в одном ряду (строке, столбце), причем число клеток в одном ряду должно быть равно двум.

Каждый цикл имеет четное число вершин, одна из которых в клетке с небазисной переменной, другие вершины в клетках с базисными переменными. Клетки отмечаются знаком «+», если перевозки в данной клетке увеличиваются и знаком «–» в противном случае. Цикл начинается и заканчивается на выбранной небазисной переменной и отмечается знаком «+». Далее знаки чередуются.

Количество единиц продукта, перемещаемого из клетки в клетку по циклу, постоянно, поэтому сумма перевозок в каждой строке и в каждом столбце остаются неизменными. Стоимость всего плана изменяется на цену цикла.

Цена цикла – это стоимость перевозки единицы продукта по циклу с учетом знаков вершин.

Улучшение опорного плана осуществляется путем нахождения цикла с отрицательной ценой.

5. Если критерий оптимальности не выполняется, то переходим к следующему шагу. Для этого:

а) в качестве начальной небазисной переменной принимается та, у которой оценка имеет максимальное значение;

б) составляется цикл пересчета;

в) находится число перерасчета по циклу: число X=min{X_ij}, где X_ij - числа в заполненных клетках со знаком « - »;

г) составляется новая таблица, добавляя X в плюсовые клетки и отнимая X из минусовых клеток цикла;

6. Возвращаются к пункту 3 и т.д.

7. Через конечное число шагов (циклов) обязательно приходят к ответу, так как транспортная задача всегда имеет решение.

Теория игр.

Предмет и задачи теории игр

В процессе целенаправленной человеческой деятельности возникают ситуации, в которых интересы отдельных лиц (участников, групп, сторон) либо прямо противоположны (антагонистичны), либо, не будучи непримиримыми, все же не совпадают. Простейшими и наиболее наглядными примерами таких ситуаций являются спортивные игры, арбитражные споры, военные учения (маневры), борьба между блоками избирателей за своих кандидатов, в международных отношениях - отстаивание интересов своего государства и т.п. Здесь каждый из участников сознательно стремится добиться наилучшего результата за счет другого участника. Подобного рода ситуации встречаются и в различных сферах производственной деятельности.

Все ситуации, когда эффективность действия одного из участников зависит от действий других, можно разбить на два типа: интересы участников совпадают, и они могут договориться о совместных действиях; интересы участников не совпадают. В этих случаях может оказаться невыгодным сообщать другим участникам свои решения, так как кто-нибудь из них сможет воспользоваться знанием чужих решений и получит больший выигрыш за счет других участников. Ситуации такого типа называются конфликтными.

Для указанных ситуаций характерно, что эффективность решений, принимаемых в ходе конфликта каждой из сторон, существенно зависит от действий другой стороны. При этом ни одна из сторон не может полностью контролировать положение, так как и той и другой стороне решения приходится принимать в условиях неопределенности. Так, при определении объема выпуска продукции на одном предприятии нельзя не учитывать размеров выпуска аналогичной продукции на других предприятиях. В реальных условиях нередко возникают ситуации, в которых антагонизм отсутствует, но существуют противоположные тенденции. Например, для нормального функционирования производства, с одной стороны, необходимо наличие запасов разнообразных ресурсов, но с другой - стремление к чрезвычайному увеличению этих запасов вызывает дополнительные затраты по их содержанию и хранению. В приведенных примерах конфликтные ситуации возникают в результате сознательной деятельности людей. Однако на практике встречаются неопределенности, которые порождаются не сознательным противодействием другой стороны, а недостаточной информированностью об условиях проведения планируемой операции.

Раздел математики, изучающий конфликтные ситуации на основе их математических моделей, называется теорией игр. Таким образом, теория игр - это математическая теория конфликтных ситуаций, разрабатывающая рекомендации по наиболее рациональному образу действий каждого из участников в ходе конфликтной ситуации, т.е. таких действий, которые обеспечивали бы ему наилучший результат. Игровую схему можно придать многим ситуациям в экономике. Здесь выигрышем могут быть эффективность использования дефицитных ресурсов, производственных фондов, величина прибыли, себестоимость и т.д.

Необходимо подчеркнуть, что методы и рекомендации теории игр разрабатываются применительно к таким специфическим конфликтным ситуациям, которые обладают свойством многократной повторяемости. Если конфликтная ситуация реализуется однократно или ограниченное число раз, то рекомендации теории игр теряют смысл.

Чтобы проанализировать конфликтную ситуацию по ее математической модели, ситуацию необходимо упростить, учтя лишь важнейшие факторы, существенно влияющие на ход конфликта.

Определение 1. Игрой называется упрощенная математическая модель конфликтной ситуации, отличающаяся от реального конфликта тем, что ведется по определенным правилам.

Игра - это совокупность правил, определяющих возможные действия (чистые стратегии) участников игры. Суть игры в том, что каждый из участников принимает такие решения в развивающейся конфликтной ситуации, которые, как он полагает, могут обеспечить ему наилучший исход. Исход игры - это значение некоторой функции, называемой функцией выигрыша (платежной функцией), которая может задаваться либо аналитически выражением, либо таблично (матрицей). Величина выигрыша зависит от стратегии, применяемой игроком.

Человечество издавна пользуется такими формализованными моделями конфликтных ситуаций, которые являются играми в буквальном смысле слова. Примерами могут служить шашки, шахматы, карточные игры и т.д. Все эти игры носят характер соревнования, протекающего по известным правилам и заканчивающего " победой" (выигрышем) того или иного игрока.

Такие формально регламентированные, искусственно организованные игры представляют собой наиболее подходящий материал для иллюстрации и усвоения основных понятий теории игр. Терминология, заимствованная из практики таких игр, применяется и при анализе других конфликтных ситуаций: стороны, участвующие в них, условно именуются " игроками", а результат столкновения - " выигрышем" одной из сторон.

Определение 2.Под " правилами игры" подразумевается система условий, регламентирующая возможные варианты действий обеих сторон.

Определение 3. Стратегией игрока называется совокупность правил, однозначно определяющих последовательность действий игрока в каждой конкретной ситуации, складывающейся в процессе игры.

Определение 4. Оптимальной называется стратегия, которая при многократном повторении игры обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш.

Основное предположение, исходя из которого находят оптимальные стратегии, состоит в том, что противник по меньшей мере так же разумен, как и сам игрок, и делает все для того, чтобы добиться своей цели.

Количество стратегий у каждого игрока может быть конечным или бесконечным, в зависимости от этого игры подразделяются на конечные и бесконечные.

Всякая игра состоит из отдельных партий.

Определение 5. Партией называется каждый вариант реализации игры определенным образом.

В свою очередь, в партии игроки совершают конкретные ходы.

Определение 6. Ходом называется выбор и реализация игроком одного из допустимых вариантов поведения.

Ходы бывают личные и случайные. При личном ходе игрок самостоятельно и осознанно выбирает и реализует ту или иную чистую стратегию. Набор возможных вариантов при каждом личном ходе регламентирован правилами игры и зависит от всей совокупности предшествующих ходов обеих сторон. Например, в шахматах каждый ход является личным. При случайном ходе выбор чистой стратегии производится с использованием какого-либо механизма случайного выбора, например с применением таблицы случайных чисел. Примером могут служить бросание монеты или игральной кости.

Конфликтные ситуации, встречающиеся в практике, порождают различные виды игр. Классифицировать игры можно по разным признакам. Различают, например, игры по количеству игроков. В игре может участвовать любое конечное число игроков.

Определение 7.Если в игре игроки объединяются в две группы, преследующие противоположные цели, то такая игра называется игрой двух лиц (парная игра).

В зависимости от количества стратегий в игре они делятся на конечные или бесконечные. В зависимости от взаимоотношений участников различают игры бескоалиционные (участники не имеют права заключать соглашения), или некооперативные, и коалиционные, или кооперативные. По характеру выигрышей игры делятся на игры с нулевой суммой и ненулевой суммой.

Определение 8. Игрой с нулевой суммой называется игра, в которой общий капитал игроков не меняется, а лишь перераспределяется в ходе игры, в связи с чем сумма выигрышей равна нулю (проигрыш принимается как отрицательный выигрыш).

В играх с ненулевой суммой сумма выигрышей отлична от нуля. Например, при проведении лотереи часть взноса участников идет организатору лотереи.

По виду функции выигрыша игры делятся на матричные, биматричные, непрерывные, выпуклые, сепарабельные и др.

Определение 9. Матричной игрой (при двух участниках) называется игра, в которой выигрыши первого игрока (проигрыши второго игрока) задаются матрицей.

В биматричных играх выигрыши каждого игрока задаются своей матрицей. Другие типы таких игр различаются видом аналитического выражения платежной функции. По количеству ходов игры делятся на одноходовые (выигрыш распределяется после одного хода каждого игрока) и многоходовые (выигрыш распределяется после нескольких ходов). Многоходовые игры в свою очередь делятся на позиционные, стохастические, дифференциальные и др. В зависимости от объема имеющейся информации различают игры с полной и неполной информацией.

В реальных конфликтных ситуациях каждый из игроков сознательно стремится найти наилучшее для себя поведение, имея общее представление о множестве допустимых для партнера ответных действий, но не ведая о том, какое же конкретное решение будет выбрано им в данный момент. В этом проявляется в равной мере неопределенность ситуации для каждого из партнеров.

Определение 10.Игры, в которых участники стремятся добиться для себя наилучшего результата, сознательно выбирая допустимые правилами игры способы действий, называются стратегическими.

⇐ Предыдущая 123 4 5 6 7 Следующая ⇒