Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1

dokumen-dokumen yang mirip
(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah

Bab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara

Bab III Analisis Rantai Markov

ALJABAR LINIER LANJUT

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB II LANDASAN TEORI

PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi

Penyelesaian Sistem Persamaan Linear pada Aljabar Max-Plus

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK

MENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI

Optimasi Perencanaan Hasil Produksi dengan Aplikasi Fuzzy Linear Programming (FLP)

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB III SKEMA NUMERIK

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang

METODE NUMERIK. INTERPOLASI Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Spline.

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

PADA GRAF PRISMA BERCABANG

Pertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

DISTRIBUSI FREKUENSI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

BILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )

REGRESI DAN KORELASI. Penduga Kuadrat Terkecil. Penduga b0 dan b1 yang memenuhi kriterium kuadrat terkecil dapat ditemukan dalam dua cara berikut :

JMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT

PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

Penyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA


DIMENSI PARTISI GRAF GIR

BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7

BAB 2 ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

Catatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan

APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan

PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

OVERVIEW 1/40

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4.

Teorema Gauss. Garis Gaya Listrik Konsep fluks. Penggunaan Teorema Gauss


Bab VII Contoh Aplikasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

BAB 2 LANDASAN TEORI

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

Bab 5. Interpolasi dan Regresi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM

SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

Transkripsi:

Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran n Matrks pembayaran dar permanan berukuran n adalah Peman P Peman P y y y n n x a a a n x = x a a a n dengan x = dan y =, x 0 dan y untuk setap,. yang berkatan dengan strateg murn peman P. Strateg Murn Peman : n Harapan bag Peman P a.x + a.( x ) = (a a ).x + a a.x + a.( x) = (a a).x + a : a n.x + a n.( x ) = (a n a n).x + a n Tabel d atas menunukkan bahwa pembayaran (rata-rata pembayaran) bag peman P bervaras secara lnear dengan x. Peman P harus memlh nla x yang akan memaksmalkan pembayaran (rata-rata pembayaran) mnmumnya (prnsp maxmn). Hal n dapat dlakukan dengan cara menggambarkan gars-gars lurus d atas sebaga fungs dar x. Sumbu horzontal menunukkan varas dar x (0 x ). Sumbu vertkal menunukkan pembayaran (rata-rata pembayaran) Dalam grafk n dcar ttk maxmnnya. Contoh. Akan dcar strateg optmum untuk P dan P dar matrks pembayaran berkut. Peman P y y y Peman P x x = -x - -

Penyelesaan: Permanan n tdak dapat dselesakan dengan strateg murn. Untuk menyelesakan permanan ( ) n, penyelesaan dpandang dar permanan P karena permanan P hanya mempunya strateg. Strateg Optmum P Msal ddefnskan x = probabltas peman memankan strateg ke- x = probabltas peman memankan strateg ke- y = probabltas peman memankan strateg ke-. Maka pembayaran bag peman P yang berkatan dengan strateg murn P adalah Strateg murn P P -x + (-x ) = -6x + x + (- x) = -x + x - (-x) = 6x - Ketga gars lurus fungs dar x tersebut dapat dgambarkan pada grafk Strateg P x =0 x = - - - - Ttk maxmn - - Peman P harus memlh nla x yang akan memaksmalkan pembayaran mnmumnya yatu v = max{mn(-6x +, -x +, 6x - )} x Karena hanya gars () dan () yang melalu ttk maxmn maka v = max{mn(-6x +, 6x - )} x Dar sn nla optmum x adalah ttk potong gars () dengan gars () -6x + = 6x

x = 8 x = x = / x = - x = / Jad strateg campuran (mxed strategy) optmum P adalah x = [/, /]. Nla Permanan Nla permanan yang dperoleh v= -6x + = -6(/) + = atau v= 6x = 6(/) =. Strateg Optmum P Nla yang optmum bag peman pembayaran P dapat dperoleh dar nla pembayaran permanan, yatu: v m n sehngga y (-6x + ) + y (-x + ) + y (6x -) = v y + / y + y = y + y = (y = 0 karena tdak melalu ttk maxmn dmana v > ). Jad strateg kedua peman P tdak dmankan, sehngga matrks pembayarannya menad y a x Peman P y y =-y Peman P x x = -x - - Maka pembayaran bag peman P yang berkatan dengan strateg murn P adalah Strateg murn P P -y + (-y ) = - y y - (-y ) = 8x - Kedua gars lurus fungs dar y tersebut dapat dgambarkan pada grafk

Strateg P y =0 y = - - Ttk mnmax - - - - Karena peman P mengngnkan untuk memnmumkan kekalahan yang maksmum maka peman P harus memlh nla y yang akan memnmumkan pembayaran yang maksmum, yatu: v = mn(y ) { max ( y, 8y - )}. Karena kedua gars () dan () melalu ttk mnmax maka nla optmum y adalah ttk potong kedua gars tersebut, dperoleh y = y = ½. Karena y + y = maka y = y = ½. Jad strateg optmum P adalah y = [/, 0, /], Nla permanan Nla permanan yang dperoleh v = y = = atau v = 8y = 8 =. Kesmpulan Jad strateg optmum P adalah x = [/, /] strateg optmum P adalah y = [/, 0, /], dengan nla permanan v =.

Contoh. Dberkan suatu permanan dengan matrks pembayaran (x) sepert d bawah n. Peman P y y y y Peman P x x = -x 0-0 - Penyelesaan: Permanan n tdak dapat dselesakan dengan strateg murn. Untuk menyelesakan permanan ( ) n, penyelesaan dpandang dar permanan P karena permanan P hanya mempunya strateg. Strateg Optmum P Msal ddefnskan x = probabltas peman memankan strateg ke- x = probabltas peman memankan strateg ke- y = probabltas peman memankan strateg ke-. Maka pembayaran bag peman P yang berkatan dengan strateg murn P adalah Strateg murn P P x x x 7x Keempat gars lurus tu dgambarkan sebaga fungs dar x sebaga berkut:

Peman P harus memlh nla x yang akan memaksmalkan pembayaran mnmumnya yatu v = max{mn(x, x, x, 7x )} x Karena ternyata pada Grafk ada tga buah gars lurus, yatu (), () dan () yang melewat ttk maxmn maka v = max{mn(x, x, x )} x Dar sn nla optmum x merupakan ttk potong antara gars lurus (x ), gars lurus x dan gars lurus ( x ). Secara alabar ttk potong tu dperoleh sebaga berkut: x = x x = x x = x x = atau 6x = atau x = x = x = x = Jad dperoleh x = dan x = x =. Nla Permanan Nla permanan yang dperoleh Jad, nla permanan v =. v = x = = atau v = x = atau v = x = =. Strateg Optmum P Nla yang optmum bag peman pembayaran P dapat dperoleh dar nla pembayaran permanan, yatu: sehngga v m n y (x - ) + y (x ) + y (-x )+ y (7x -) = v (/)y + (/)y + (/)y + (/)y = / y a x

dengan y + y + y + y = y = 0 karena tdak melalu ttk maxmn dmana v >. Dengan demkan dperoleh bahwa: y + y + y = atau y + y + y =. Karena tredapat buah gars lurus yang melewat ttk maxmn maka terdapat buah subgame (permanan bagan) yang berukuran ( ) yang terad, yatu: a. Subgame Pertama : y = 0, y = 0 dan y + y = Peman P Peman P y y = y x x - 0 bag P yang berkatan dengan strateg murn peman P adalah: Strateg murn P P y + y Kedua gars lurus tersebut dgambarkan sebaga fungs dar y sebaga berkut: Strateg P y =0 - y= - Ttk mnmax - - - -

Ternyata bahwa y = 0 yang berart y = dengan v =. Karena v = tdak sama dengan v = maka subgame pertama n tdak dapat dgunakan untuk menentukan strateg optmum Peman P. b. Subgame Kedua : y = 0, y = 0 dan y + y = Peman P Peman P y y = y x 0 x - bag P yang berkatan dengan strateg murn peman P adalah: Strateg murn P P y y + Kedua gars lurus tersebut dgambarkan sebaga fungs dar y sebaga berkut: Strateg P y =0 - y= - - - Ttk mnmax - - Nla optmum y adalah ttk potong antara gars lurus y dan gars lurus y +. Secara alabar ttk potong tersebut adalah: y = y + 6y = atau y =.

Sehngga y = y = dan v =. Karena v = sama dengan v = maka penganblan subgame kedua n dapat dgunakan untuk menentukan strateg optmum bag peman P, yatu: y =, 0,, 0. c. Subgame Ketga : y = 0, y = 0 dan y + y = Peman P Peman P y y = y x 0 x 0 bag P yang berkatan dengan strateg murn peman P adalah: Strateg murn P P y y Kedua gars lurus tersebut dgambarkan sebaga fungs dar y sebaga berkut: Strateg P y =0 y= - - - Ttk mnmax - - - Nla optmum y adalah ttk potong kedua gars lurus tu, yang secara alabar perhtungannya adalah sebaga berkut: y = y y = atau y =.

Sehngga y = y = dan v = maka pengamblan subgame ketga n dapat dgunakan untuk menentukan strateg optmum bag peman P, yatu: y = 0,,, 0. Pertanyaan: Sekarang tmbul pertanyaan, dapatkah peman P menggunakan strateg campuran yang lan selan y dan y sebaga strateg optmumnya? Jawabnya adalah dapat, yatu suatu kombnas konveks λy + ( λ)y dengan 0 λ.. Bukt: λy + ( λ)y = λ, 0,, 0 + ( λ) 0,,, 0 = λ, ( λ), + λ, 0 Karena 0 λ setap komponen adalah postf dan λ + ( λ) + + λ + 0 = maka elas bahwa λy + ( λ)y dengan 0 λ merupakan strateg campuran. Akan dbuktkan bahwa strateg campuran n uga strateg optmum. Peman P Peman P λ ( λ) + λ 0 0 Kekalahan P λ + ( λ) + 0 + 0 = - 0 - λ + + λ + 0 = Kemenangan P v = Ternyata bahwa kemenangan mnmum P sama dengan kekalahan maksmum P maka terbukt bahwa λy + ( λ)y dengan 0 λ merupakan strateg campuran optmum uga. Kesmpulan: Jad solus optmum permanan n adalah: Strateg campuran peman P adalah x =, Strateg campuran optmum peman P adalah λy + ( λ)y dengan 0 λ dan y =, 0,, 0 dan y = 0,,, 0 Nla permanannya v =.

C. Matrks berukuran n Matrks pembayaran dar permanan berukuran n adalah Peman P Peman P x x.. x n.. n y y = y a a a a.... a m a m dengan x = dan y =, x 0 dan y untuk setap,. Matrks pembayaran d atas dapat dubah menad matrks berukuran n. Peman P Peman P x x x n n y b b b n y = y b b b n dengan b = a. Sehngga bas dselesakan sepert pada permanan n d atas.