Nekone ný antagonistický konikt

Σχετικά έγγραφα
Maticové hry. doc. RNDr. tefan Pe²ko. 9. marca Katedra matematických metód a opera nej analýzy, FRI šu

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010.

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie

Hry N hrá ov. doc. RNDr. tefan Pe²ko. April 9, Katedra matematických metód a opera nej analýzy, FRI šu

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice

Ekvačná a kvantifikačná logika

Pravdepodobnos a ²tatistika (1-INF-435) Poznámky k predná²kam. Radoslav Harman, KAM, FMFI UK

Motivácia pojmu derivácia

Eulerovské grafy. Príklad Daný graf nie je eulerovský, ale obsahuje eulerovskú cestu (a, ab, b, bc, c, cd, d, da, a, ac, c, ce, e, ed, d, db).

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu

Metódy vol nej optimalizácie

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1

Obvod a obsah štvoruholníka

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie

Základy automatického riadenia

Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009

MATEMATIKA I. Základy diferenciálneho počtu. Návody k cvičeniam pre odbory VSVH a STOP. Andrea Stupňanová, Alexandra Šipošová

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou

Markovove procesy. Teória hromadnej obsluhy. doc. RNDr. tefan Pe²ko, CSc. 17. októbra Katedra matematických metód, FRI šu

Katedra matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky

Tomáš Madaras Prvočísla

6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava

VLASTNÉ ČÍSLA A JORDANOV KANONICKÝ TVAR. Michal Zajac. 3 T b 1 = T b 2 = = = 2b

PRUŽNOSŤ A PEVNOSŤ PRE ŠPECIÁLNE INŽINIERSTVO

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Monika Jakubcová Míry ecience portfolia vzhledem k stochastické dominanci

FUNKCIE N REÁLNYCH PREMENNÝCH

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita

Integrovanie racionálnych funkcií

METÓDY VNÚTORNÉHO BODU VO FINANƒNÝCH MODELOCH DIPLOMOVÁ PRÁCA

Metódy vol nej optimalizácie

Matematika 2. časť: Funkcia viac premenných Letný semester 2013/2014

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

3. Striedavé prúdy. Sínusoida

x x x2 n

Spojité rozdelenia pravdepodobnosti. Pomôcka k predmetu PaŠ. RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 26. marca Domovská stránka. Titulná strana.

Základy automatického riadenia

Základy automatického riadenia

Príklady na precvičovanie Fourierove rady

Zbierka rie²ených úloh z matematickej fyziky

Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej x. Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej y. Ak existuje limita.

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S

Goniometrické substitúcie

Obyčajné diferenciálne rovnice

Mini minimaliz acia an BUˇ Koˇ sice 2011

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Technická univerzita v Košiciach Fakulta elektrotechniky a informatiky MATEMATIKA II. Zbierka riešených a neriešených úloh

MATEMATIKA. Martin Kalina

Teória pravdepodobnosti

Nelineárne optimalizačné modely a metódy


UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR

PREHĽAD ZÁKLADNÝCH VZORCOV A VZŤAHOV ZO STREDOŠKOLSKEJ MATEMATIKY. Pomôcka pre prípravný kurz

BANACHOVE A HILBERTOVE PRIESTORY

Reálna funkcia reálnej premennej

UNIVERZITA KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY

Úvod do lineárnej algebry. Monika Molnárová Prednášky

3. kapitola. Axiomatická formulácia modálnej logiky Vzťah medzi syntaxou a sémantikou. priesvitka 1

Obsah. 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti Komplexné čísla... 8

Metódy vol nej optimalizácie

Gramatická indukcia a jej využitie

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika. Ján BUŠA Viktor PIRČ Štefan SCHRÖTTER

Obsah. 1.1 Základné pojmy a vzťahy Základné neurčité integrály Cvičenia Výsledky... 11

Funkcie - základné pojmy

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie

7 Derivácia funkcie. 7.1 Motivácia k derivácii

DIFERENCÁLNE ROVNICE Matematická analýza (MAN 2c)

4. Výrokové funkcie (formy), ich definičný obor a obor pravdivosti

primitívnoufunkcioukfukncii f(x)=xnamnožinereálnychčísel.avšakaj 2 +1 = x, tedaajfunkcia x2

Vektorový priestor V : Množina prvkov (vektory), na ktorej je definované ich sčítanie a ich

Úvod do lineárnej algebry

Lineárna algebra I - pole skalárov, lineárny priestor, lineárna závislosť, dimenzia, podpriestor, suma podpriestorov, izomorfizmus

Pevné ložiská. Voľné ložiská

Základy matematickej štatistiky

Úvod 2 Predhovor... 2 Sylaby a literatúra... 2 Označenia... 2

Zložené funkcie a substitúcia

Κεφάλαιο 1 Πραγματικοί Αριθμοί 1.1 Σύνολα

Numerické metódy Učebný text pre bakalárske štúdium

Goniometrické funkcie

1. písomná práca z matematiky Skupina A

Ako si nájs chybu? o a ako sa pýta výsledkov

Mikroekonómia. Pavel Brunovský

Matematika 2. časť: Analytická geometria

18. listopada listopada / 13

ZÁKLADY MATEMATIKY 1 UNIVERZITA KONŠTANTÍNA FILOZOFA V NITRE FAKULTA PRÍRODNÝCH VIED

Fakulta matematiky, fyziky a informatiky. Univerzita Komenského. Contents I. Úvod do problematiky numeriky 2

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky

DESKRIPTÍVNA GEOMETRIA

viacrozmerných a nekonečnorozmerných priestoroch. A ako nasvedčuje jej názov, pôjde o rovnice nelineárne.

NUMERICKÁ MATEMATIKA. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/ Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Podnikateľ 90 Mobilný telefón Cena 95 % 50 % 25 %

Transcript:

Katedra matematických metód, FRI šu 12. apríl 2012

V al²om výklade sa obmedzíme na také hry dvoch hrá ov H 0, v ktorých sú priestory stratégií hrá ov nekone né mnoºiny. Takýto prístup je výhodný aj v pripadoch ak sú v kone ných hrách mnoºiny stratégií príli² po etné. Prípadmi nekone ných hier, ke je jedna z mnoºín stratégií kone ná, sa nebudeme zaobera. Teória nekone ných antagonistických hier nie je vybudovaná tak systematicky ako teória maticových hier, pretoºe X, Y aj M(x, y) môºu ma rôzne matematické vlastnosti.

Príklad 4.1 H adáme rovnováºnu stratégiu symetrickej hry H 0 = ( Q = {1, 2}, {1, 2,... }, {1, 2,... }, (j 2) 2 (i 2) 2). M(i,j) 1 2 3 4... min 1 0 1 0 3... 1 2 1 0 1 4... 0 3 0 1 0 3... 1 4 3 4 3 0... 4 5 8 9 8 5... 9 : : : : :... : max 1 0 3 4... 0 0 Hra H 0 má jednu istú rovnováºnu stratégiu (2, 2) s cenou hry 0.

Príklad 4.2 H adáme rovnováºnu stratégiu symetrickej hry H 0 = ( Q = {1, 2}, {1, 2,... }, {1, 2,... }, sign(i j) ). M(i,j) 1 2 3 4... min 1 0 1 1 1... 1 2 1 0 1 1... 1 3 1 1 0 1... 1 4 1 1 1 0... 1 : : : : :... : max 1 1 1 1... 1 1 Pod a pravidla minmax, nemá hra H 0 istú rovnováºnu stratégiu. Výsledok neprekvapuje, rie²ením by opä mohlo by zmie²ané roz²írenie hry ako v maticových hrách.

Denícia 4.1 Nech X, Y sú nekone né spo itate né mnoºiny. Hru (H 0 ) = ( Q = {1, 2}, (X ), (Y), M(x, y) ), (1) (X ) = {x : i X x i = 1, x 0}, (2) (Y) = {y : j Y y j = 1, y 0}, (3) nazveme zmie²aným roz²írením hry H 0 = ( Q = {1, 2}, X, Y, M(i, j) ), kde pre (x, y) (X ) (Y) je stredná výplata M(x, y) = x i M(i, j) y j. (4) i X j Y

Príklad 4.2 pokra ovanie H adajme rovnováºnu zmie²anú stratégiu hry (H 0 ) = ( Q = {1, 2}, (X ), (Y), M(x, y) = ) x i sign(i j) y j. i=1 j=1 Hra je symetrická, (Y) = (X ) = {x : i=1 x i = 1, x 0}. Ak má pod a vety 2.2 rovnováºnu stratégiu je (x, x ) s cenou hry 0. Ak by zvolil 2. hrá svoju ubovo nú istú stratégiu, potom je 0 ( M x, (0,..., 0, 1, 0,... ) ) n 1 = x i + i=1 i=n+1 x i. Ale hra nemá rovnováºnu zmie²anú stratégiu lebo neexistuje konvergentná postupnos {x i } i=1 pre ktorú by platilo: x i = 1, x i 0, n 1 x i x i. i=1 i=1 i=n+1

Príklad 4.2 ukázal, ºe neplatí analógia základnej vety maticových hier. Neexistuje racionálny návod na jednanie dvoch inteligentných hrá ov hrajúcich túto hru: Dvaja hrá i volia nezávisle ubovo né prirodzené íslo. Kto zvolí vä ²ie íslo vyhrá 1 a pri zhode 0. Problémy vznikajú uº pri zmie²anom roz²írení nekone nej maticovej hry. Dvojitý rad, ako výplatná funkcia, nemusí pre ubovo né M(i, j) konvergova. Ak aj M(x, y) existuje, môºu vznika kuriózne spojito-diskrétne rozloºenia so závislými zloºkami, ktoré nevieme stochasticky realizova. Východiskom je obmedzi sa na také priestory stratégií, aby bolo moºné realizova získané isté rovnováºne stratégie. Existen né vety pre rovnováºne stratégie spravidla vyºadujú kompaktnos mnoºín X a Y a sedlovos výplatnej funkcie M(x, y) t.j. konkávnos v premennej x (stratégii 1. hrá a) a konvexnos v premennej y (stratégii 2. hrá a).

Veta 4.1 Nech je H 0 = ( Q = {1, 2}, X, Y, M(x, y) ) hra, kde sú X E m a Y E n kompaktné konvexné mnoºiny a M(x, y) je spojitá funkcia na X Y a je pre kaºdé y Y konkávna v premennej x a pre kaºdé x X konvexná v premennej y. Potom má H 0 aspo jednu rovnováºnu stratégiu. Základná veta maticových hier 3.2 je síce ²peciálnym prípadom vety 4.1, ale jej dôkaz neposkytuje vhodnú metódu pre vyh adávanie rovnováºnych stratégií H 0.

Príklad 4.3 Ceny a výrobný program Ústredie rmy ur uje cenu výrobkov. Výroba musí re²pektova obmedzenia plánu pri známych nákladoch a zdrojoch surovín výroby. Treba ur i takú obchodnú politiku rmy t.j. ceny a mnoºstva výrobkov, ktorá re²pektuje moºnosti odbytu, pokrytie nákladov a produkciu aspo garantovaného zisku rmy. Ozna me n - po et výrobkov, m - po et surovín, b i - kapacitné obmedzenie i-tej suroviny, a ij - mnoºstvo i-tej suroviny na výroby j-tého výrobku, c j - jednotková cena j-tého výrobku, h j - maximálna predejná cena j-tého výrobku, z min - poºadovaný garantovaný zisk rmy, x min j - známe minimálne mnoºstvo j-tého výrobku, x j - h adané vyprodukované mnoºstvo j-tého výrobku, y j - h adaná ve koobchodná cena j-tého výrobku.

Príklad 4.3 pokra ovanie Obmedzenia výroby vytvárajú priestor stratégii 1. hrá a X = {x = (x 1, x 2,..., x n ) : Ax b, x x min }. H adajú sa ceny výrobkov ur ené ústredím rmy y = (y 1,..., y n ) stratégia 2. hrá a. Ceny výrobkov musia pokry výrobné náklady y c, re²pektova schopnos odbytu y h, vyprodukova aspo garantovaný zisk z min pri splnení o akávanej objednávky x min X t.j. (y c) T x min z min. Tieto podmienky sa dajú zhrnú do tvaru Dy d a máme priestor stratégií 2. hrá a Y = {y = (y 1, y 2,..., y n ) : Dy d}. Dostávame antagonistickú hru H 0 = ( Q = {1, 2}, X, Y, M(x, y) = (y c) T x ). Výplatná funkcia je ostro konkávna v x a ostro konvexná v y a tak pod a vety 4.1 má hra rovnováºnu stratégiu (x, y ).

Denícia 4.2 Nech M(x, y) je výplatná funkcia hry H 0 z vety 4.1. Potom φ(x) = min M(x, y) x X, (5) y Y nazveme úºlabinovou funkciou M(x, y) a ψ(y) = max M(x, y) y Y, (6) x X nazveme hrebe ovou funkciou M(x, y). Úºlabinová funkcia dáva zaru enú výhry 1. hrá a a hrebe ová funkcia zaru enú výhry 2. hrá a pri vo be príslu²ných stratégií.

Príklad 4.4 H adajme rovnováºnu stratégiu hry H 0 = ( Q = {1, 2}, 0, 1, 0, 1, x + xy y + y 2) pomocou úºlabinovej φ(x) aj hrebe ovej ψ(y) funkcie. Výplatná funkcia M(x, y) = x + xy { y + y 2 a pre x 0, 1 je φ(x) = min y 0,1 M(x, y) = min M(x, 0), M(x, 1), ( ) } M x, 1 x. 2 Potom zaru ená výhra 1. hrá a bude φ(x x 2 + 6x 1 ) = max φ(x) = max = 1 = φ(1). x 0,1 x 0,1 4 Pre y 0, 1 je ψ(y) = max x X M(x, y) = max Potom zaru ená výhra 2. hrá a bude ψ(y ) = { M(0, y), M(1, y), M ( 1 + y, y )}. min {1 + y 2 } = 1 = ψ(0). y 0,1 A tak má hra H 0 rovnováºnu stratégiu (1, 0) a cenu hry 1.

Príklad 4.5 H adajme rovnováºnu stratégiu symetrickej hry H 0 = ( Q = {1, 2}, 0, 1, 0, 1, (x y) 2) pomocou úºlabinovej φ(x). Úºlabinová funkcia je denovanná pre x 0, 1 takto: φ(x) = min M(x, y) y 0,1 = min{m(x, 0) = x 2, M(x, 1) = (x 1) 2, M(x, x) = 0} = 0 Potom dostávame x = arg max φ(x) = δ 0, 1 x <0,1> a stratégia druhého hrá a je y = x = δ. Ak v²ak zvolíme napr. δ = 1, stratégia (x, y ) = (1, 1), nie je rovnováºna stratégia, pre x 0, 1 neplatí M(x, y ) = (x 1) 2 0 = M(x, y ). Hra H 0 nemá rovnováºnu stratégiu!

Veta 4.2 (maxmin) Nech sú φ(x) a ψ(y) úºlabinová a hrebe ová funkcia výplatnej funkcie M(x, y) hry H 0 z vety 4.1. Nech existujú extrémy max x X φ(x) a min y Y ψ(y). Rovnos max x X φ(x) = min ψ(y) (7) y Y platí práve vtedy, ke v hre H 0 existuje rovnováºna stratégia. Spolo ná hodnota extrémov (7) je potom cenou hry. ( ) Ukáºeme ako z existencie rovnováºnej stratégie vyplýva rovnos extrémov (7). Z denície úºlabinovej funkcie (5) máme x X y Y φ(x) M(x, y) (8) a teda takºe max x X φ(x) max M(x, y) = ψ(y) x X max x X φ(x) min ψ(y). (9) y Y

Veta 4.2 pokra ovanie Ak je (x, y ) rovnováºna stratégia H 0, potom pre x X y Y ψ(y ) = max x X M(x, y ) M(x, y ) min y Y M(x, y) = φ(x ) min ψ(y) M(x, y ) max φ(x) (10) y Y x X Z (9) a (10) máme max x X φ(x) = v = min y Y ψ(y). ( ) Predpokladajme existenciu extrémov funkcií φ(x), ψ(y) x = arg max x X φ(x), y = arg min y Y ψ(y). Potom pre x X y Y platí M(x, y ) M(x, y ) = M(arg max x X M(x, y ), y ) M(x, y) M(x, y ) = M(x, arg min y Y M(x, y)) a tak z rovnosti (7) plynie, ºe (x, y ) je rovnováºna stratégia hry.

Gradientná metóda h adá sedlový bod funkcie M(x, y) v itera ných krokoch: Vyjde sa z nejakej stratégie hry x(0) X, y(0) Y a kon²truuje sa postupnos {x(t), y(t)} N t=1, kde x(t + 1) = y(t + 1) = M(x(t), y(t)) x(t) + ρ x arg min x(t + 1) x x X M(x(t), y(t)) y(t) ρ y arg min y(t + 1) y y X ak x(t + 1) X ak inak ak y(t + 1) X ak inak D ºka itera ného kroku ρ je vopred daná, ρ > 0, prípadne sa v iteráciách zmen²uje. Po et krokov metódy N je bu xovaný alebo ur ený nejakým kritériom napr. danej ε presnosti výpo tu. (11) (12)

Príklad 4.6 Sformulujme itera né kroky gradientnej metódy pre hru H 0 = ( Q = {1, 2}, 0, 1 2, 0, 1, 3x 1 + x 2 1 + x 2 x 2 2 y + y 3 + x 1 y ). Krok 0: x 1 (0) = x 2 (0) = y(0) = 0 a ρ = 0.01. Krok t + 1: t = 0, 1,..., N 1 x 1 (t) + ρ(3 + 2x 1 (t) + y(t)) ak x 1 (t + 1) 0, 1 x 1 (t+1) = 1 ak x 1 (t + 1) > 1 0 ak x 1 (t + 1) < 0 x 2 (t) + ρ(1 2x 2 (t)) ak x 2 (t + 1) 0, 1 x 2 (t + 1) = 1 ak x 2 (t + 1) > 1 0 ak x 2 (t + 1) < 0 y(t+1) = y(t) ρ( 1 + 3y(t) 2 + x 1 (t)) ak y(t + 1) 0, 1 1 ak y(t + 1) > 1 0 ak y(t + 1) < 0

Denícia 4.3 Polyedrickou hrou nazveme hru s priestormi stratégií H P = ( Q = {1, 2}, X, Y, x T Py ) (13) X ={x E m : Bx b, x 0}, (14) Y ={y E n : Dy d, y 0}, (15) kde typ matíc P, B, D je m n, m B m, m D n, a m B, m D sú ubovo né. Výplatná funkcia M(x, y) je bilineárna forma a X, Y sú konvexné polyedrické mnoºiny.

Rovnováºna stratégia plyedrickej hry Úºlabinová funkcia plyedrickej hry H P je φ(x) = min y Y xt Py (16) Potom x = arg max x X min y Y xt Py. (17) Hodnota úºlabinovej funkcie φ(x) sa vypo íta ako optimálne rie²enie úlohy LP x T Py min, Dy d, y 0. (18) Duálna úloha k úlohe (18) je úloha LP d T z max, D T z P T x, z 0. (19)

Rovnováºna stratégia plyedrickej hry pokra ovanie Ak pridáme k podmienkam úlohy (19) aj podmienku x X dostaneme úlohu LP d T z max, D T z P T x 0, Bx b, z 0, x 0 (20) Obdobne moºno výs z hrebe ovej funkcie ψ(y) = max x X xt Py, (21) ktorej hodnota sa vypo íta ako rie²enie úlohy LP x T Py max, Bx b, x 0 (22) a po prechode k duálnej úlohe a doplnení dostaneme úlohu LP b T w min, B T w Py 0, Dy d, w 0, y 0. (23)

Príklad 4.3 Ceny a výrobný program (rie²enie) Výplatná funkcia má tvar M(x, y) = (y c) T x a priestory stratégií X = {x E n : Ax b, x x min } Y = {y E n : Dy d} Pomocou substitúcie v = y c a g = d Dc upravíme Y = {v E n : Dv g, v 0} Rovnováºny výrobný program x dostaneme rie²ením úlohy LP: g T z max, D T z x 0, Ax b, x x min, z 0 Rovnováºne ve koobchodné ceny y dostaneme rie²ením úlohy LP: b T w min, A T w v 0, Dv g, v 0, w 0 zo vz ahu y = v c.

Príklad 4.4 Súboj dvoch bojových lietadiel Lietadlá sú vyzbrojené po jednej rakete VZDUCH-VZDUCH. Úlohou oboch protivníkov (hrá ov) je ur i vzdialenos pre odpálenie rakety. Ak pilot aká s odpálením rakety, zvä ²uje pravdepodobnos, ºe bude protivníkom zostrelený. Ak niektorý hrá vystrelí a minie protivníkovo lietadlo, môºe protivník zauja výhodnú pozíciu a s istotou zostreli naozbrojeného súpera. Výsledkom súboja je: 1, zostrelený protihrá, 0, obaja hrá i minú alebo sú zostrelení, -1, zostrelený hrá. Ozna me p(x) pravdepodobnos zásahu 2. hrá a, ak vystrelí 1. hrá vo vzdialenosti x od 2. hrá a a q(y) pravdepodobnos zásahu 1. hrá a, ak vystrelí 2. hrá vo vzdialenosti y od 1. hrá a. Raketa s vä ²ím dostrelom je efetívnej²ia. Predpokladajme, ºe maximálny dostrel rakiet je jednotkový. Potom p(x), q(y) sú nerastúce funkcie na intervale 0, 1 s vlastnos ou p(0) = q(0) = 1.

Príklad 4.4 pokra ovanie Dostávame hru H 0 = ( Q = {1, 2}, X, Y, M(x, y) ), kde X = Y = 0, 1 a strednú hodnotu výhry 1. hrá a vypo ítame: 1 p(x) + ( 1) (1 p(x)) ak x > y M(x, y) = 1 p(x) (1 q(y)) + ( 1) q(y) (1 p(x)) ak x = y 1 (1 q(y)) + ( 1) q(y) ak x < y Racionálnou stratégiu letcov je taká vzdialenosti lietadiel z ke obaja letci sú asne vystrelia vo vzdialenosti ur enej rovnicou p(z) + q(z) = 1. ahko overíme, ºe M(z, z) = p(z) q(z) je cenou hry pri rovnováºnej stratégii (z, z) X Y v hre H 0.

Príklad 4.5 O trhoch (rie²enie príkladu 2.1) H adáme rovnováºnu stratégiu hry H 0 = ( Q = {1, 2}, X, Y, M(x, y) = X = {x E n : n i=1 n x i = a, x 0}, Y = {y E n : (a i + x i b i y i ) ) s i, x i + y i + a i + b i n y i = b, y 0}. i=1 i=1 Moºno o akáva, ºe racionálne rozdelenie zakázok bude proporcionálne, a tak rovnováºnou stratégiou (x, y ) X Y: ( x s1 a = s, s 2 a s,..., s n ) a, y = s ( s1 b s, s 2 b s kde s = n i=1 s i. Potom by bola cena hry H 0 rovná,..., s n ) b, s M(x, y ) = s (a b). a + b

Príklad 4.5 O trhoch (dokon enie) Najskôr ukáºeme, ºe y Y je M(x, y ) M(x, y). Ozna íme f (y) = n i=1 s i a s y i s i a + s y i s i = M(x, y) Treba ukáza, ºe platí M(x, y ) = s a b a + b min y Y f (y). Funkcia f (y) je konvexná funkcia, pretoºe je sú tom n konvexných funkcií. Jej Lagrangián F (y, λ) = f (y) + λ( n y i b) má minimum v y a tak f (y ) = s a b a+b. Analogicky sa dokáºe prípad, ºe x X je M(x, y ) M(x, y ). i=1