Об одной статической модели прогноза голосования

Формулируется упрощенная модель распределения финансовых средств по регио-нам некоторыми конкурирующими предвыборными объединениями в борьбе за получение как можно большего числа голосов избирателей. Модель сведена к отысканию точки равновесия по Нэшу. Для её определения используется численный метод...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Системні дослідження та інформаційні технології
Дата:2003
Автори: Беляева, Е.Н., Панин, В.М.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2003
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50315
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Об одной статической модели прогноза голосования / Е.Н. Беляева, В.М. Панин // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 3. — С. 81-87. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50315
record_format dspace
spelling Беляева, Е.Н.
Панин, В.М.
2013-10-10T18:56:54Z
2013-10-10T18:56:54Z
2003
Об одной статической модели прогноза голосования / Е.Н. Беляева, В.М. Панин // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 3. — С. 81-87. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
1681–6048
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50315
518.9
Формулируется упрощенная модель распределения финансовых средств по регио-нам некоторыми конкурирующими предвыборными объединениями в борьбе за получение как можно большего числа голосов избирателей. Модель сведена к отысканию точки равновесия по Нэшу. Для её определения используется численный метод решения монотонных вариационных неравенств с вырожденным оператором.
Формулюється спрощена модель розподілу коштів по регіонам деякими конкуруючими передвиборними об’єднаннями у боротьбі за найбільшу кількість голосів виборців. Модель зведена до пошуку точки рівноваги по Нешу. Для її визначення використовується чисельний метод розв’язання монотонних варіаційних нерівностей з виродженим оператором.
A simplified model of finances distribution among regions by some competing pre-election unions in the fight for the maximal number of votes is formulated. The model is reduced to the search of the equilibrium point by Nash. To determine the point a numerical method solving for monotone variational inequalities with a degenerate operator is used.
ru
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Системні дослідження та інформаційні технології
Методи оптимізації, оптимальне управління і теорія ігор
Об одной статической модели прогноза голосования
Про одну статичну модель прогнозу голосування
On a static model of voting prognosis
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Об одной статической модели прогноза голосования
spellingShingle Об одной статической модели прогноза голосования
Беляева, Е.Н.
Панин, В.М.
Методи оптимізації, оптимальне управління і теорія ігор
title_short Об одной статической модели прогноза голосования
title_full Об одной статической модели прогноза голосования
title_fullStr Об одной статической модели прогноза голосования
title_full_unstemmed Об одной статической модели прогноза голосования
title_sort об одной статической модели прогноза голосования
author Беляева, Е.Н.
Панин, В.М.
author_facet Беляева, Е.Н.
Панин, В.М.
topic Методи оптимізації, оптимальне управління і теорія ігор
topic_facet Методи оптимізації, оптимальне управління і теорія ігор
publishDate 2003
language Russian
container_title Системні дослідження та інформаційні технології
publisher Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
format Article
title_alt Про одну статичну модель прогнозу голосування
On a static model of voting prognosis
description Формулируется упрощенная модель распределения финансовых средств по регио-нам некоторыми конкурирующими предвыборными объединениями в борьбе за получение как можно большего числа голосов избирателей. Модель сведена к отысканию точки равновесия по Нэшу. Для её определения используется численный метод решения монотонных вариационных неравенств с вырожденным оператором. Формулюється спрощена модель розподілу коштів по регіонам деякими конкуруючими передвиборними об’єднаннями у боротьбі за найбільшу кількість голосів виборців. Модель зведена до пошуку точки рівноваги по Нешу. Для її визначення використовується чисельний метод розв’язання монотонних варіаційних нерівностей з виродженим оператором. A simplified model of finances distribution among regions by some competing pre-election unions in the fight for the maximal number of votes is formulated. The model is reduced to the search of the equilibrium point by Nash. To determine the point a numerical method solving for monotone variational inequalities with a degenerate operator is used.
issn 1681–6048
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50315
citation_txt Об одной статической модели прогноза голосования / Е.Н. Беляева, В.М. Панин // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 3. — С. 81-87. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT belâevaen obodnoistatičeskoimodeliprognozagolosovaniâ
AT paninvm obodnoistatičeskoimodeliprognozagolosovaniâ
AT belâevaen proodnustatičnumodelʹprognozugolosuvannâ
AT paninvm proodnustatičnumodelʹprognozugolosuvannâ
AT belâevaen onastaticmodelofvotingprognosis
AT paninvm onastaticmodelofvotingprognosis
first_indexed 2025-11-25T20:39:15Z
last_indexed 2025-11-25T20:39:15Z
_version_ 1850527818891395072
fulltext © Е.Н. Беляева, В.М.Панин, 2003 Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 3 81 УДК 518.9 ОБ ОДНОЙ СТАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА ГОЛОСОВАНИЯ Е.Н. БЕЛЯЕВА, В.М. ПАНИН Формулируется упрощенная модель распределения финансовых средств по ре- гионам некоторыми конкурирующими предвыборными объединениями в борьбе за получение как можно большего числа голосов избирателей. Модель сведена к отысканию точки равновесия по Нэшу. Для её определения исполь- зуется численный метод решения монотонных вариационных неравенств с вы- рожденным оператором. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Пусть некоторый регион (страна) является объединением n более мелких территориальных единиц, количество избирателей в каждой из которых njT j ,,1, …= известно. Для определенности, 1T — число избирателей в западном регионе (области), 2T — в северном, 3T — в центральном и т.д. Предвыборную борьбу ведут m объединений, называемых далее партиями: 1=i — Народный фронт, 2=i — Партия зеленых и т.д. Каждая из партий имеет ограниченное финансирование mihi ,,1, …= . Стратегия каждой i -й партии — распределить свои средства jix по регионам nj ,,1 …= так, что- бы набрать наибольшее число голосов. Примем в качестве постулата, что функция выигрыша )( jiji xf i -й партии в j -м регионе пропорциональна затраченным финансовым средствам jix , например, ijijijiji hxkxf /)( = или iijij hxk jiji exf /1)( −−= , и число проголосовавших за неё в j -м регионе определяется как njxfT jijij ,,1,)( …= . Коэффициенты jik , называемые коэффициентами приоритета партий, постоянны и рассматриваются далее. Ясно, что общее число ),,( 1 niii xxf … голосов, поданных за i -ю партию, определяется как их сумма по регионам: mixfTxxf n j jijijniii ,,1,)(),,( 1 1 …… ==∑ = . (1) Обозначим { } { }T m TT nii T i xxxxxx )()1(1)( ,,;,, …… == , где T — символ транспонирования; mnn i RxRx ∈∈ ,)( — вектор-столбцы. Для иллюстрации приведем следующую таблицу. Е.Н. Беляева, В.М.Панин ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 3 82 Распределение финансовых средств и поданных голосов Регионы ( )j Количество избирателей ∑ = n j 1 1 j n Партии ( )i 1T jT nT M 1 Финансовые средства 11x jx1 nx1 1h «За» )( 11111 xfT )( 11 jjj xfT )( 11 nnn xfT )( )1(1 xf i Финансовые средства 1ix jix nix ih «За» )( 111 ii xfT )( jijij xfT )( ninin xfT )( )(ii xf m Финансовые средства 1mx jmx nmx mh «За» )( 111 mm xfT )( jmjmj xfT )( nmnmn xfT )( )(mm xf Здесь M — общее число избирателей, «За» — количество проголосо- вавших «за». Пояснения требуют лишь коэффициенты njmik ji ,,1,,,1, …… == . Они учитывают известное предпочтение избирателей j -го региона в пользу той или иной партии. Например, при 3,2 == nm запись { }=2111 ;kk { }5,0;1= , { } { }1;5,0; 2212 =kk , { } { }8,0;8,0; 2313 =kk означает, что в пер- вом регионе предпочтение будет отдано первой партии, во втором — вто- рой, в третьем — их шансы равны, но не так сильны как у первой или вто- рой партии в соответствующих регионах. Определение коэффициентов jik — сложная социологическая пробле- ма. Для простоты можно предположить, что все jik принимают значения из m фиксированных чисел mkk ,,1 … , где 01 1 ≥≥≥≥ mkk … ; 1k означает наивысший приоритет, mk — самый низкий. При отсутствии информации о приоритете партий значения jik можно полагать равными, например, 1=jik для всех ji, . Модель в этом случае называется моделью без приори- тета (или с равным приоритетом) партий. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ФОРМАЛИЗАЦИЯ Стратегия поведения каждой партии заключается (при отсутствии ком- промиcса) в максимизации поданных за нее голосов )( )(ii xf : mixf ii x i ,,1),(max )( )( …= (2) на допустимом множестве. Допустимое множество определяется следую- щими условиями. Во-первых, необходимо соблюсти требование ограниченности финан- совых средств: Об одной статической модели прогноза голосования Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 3 83 .,0,,,1, 1 jixmihx ji n j iji ∀≥=≤∑ = … (3) Во-вторых, количество проголосовавших «за» в каждом j -м регионе не может превышать числа избирателей j -го региона: njTCxfT m i jjjijij ,,1,)( 1 …=≤∑ = , где jC — коэффициент участия в голосовании избирателей j -го региона. Предполагая njC j ,,1,1 …== , вместо предыдущего условия запишем njxf m i jiji ,,1,1)( 1 …=≤∑ = . (4) Соотношения (3), (4) определяют допустимое множество Ω значений аргумента nmRx∈ , на котором рассматриваются задачи (2). Формулировка (2) – (4) представляет собой известную запись равнове- сия по Нэшу с m «игроками» (партиями) и их функциями полезности )(xfi , когда )()( )(iii xfxf = — выпуклые функции, mi ,,1 …= . Решением по Нэ- шу принято считать так называемую точку равновесия =Tx )( * { }T m T xx )(,,)( * )( * )1( … , компоненты * )(ix которой объявляются решениями соответствующих задач (2). По определению равновесия при выборе други- ми «игроками» (например, 1,,1 −= mi … ) неоптимальных значений 1,,1,* )()( −=≠ mixy ii … последний m -й игрок может даже превысить значение )( * )( * mmm xff = , максимизируя функцию )( )(mm xf в (2) при огра- ничениях (3), (4), в которых значения 1,,1,)( −== miyx ii … фиксирова- ны. Гарантированный же выигрыш i -го «игрока» составляет величина )( * )( * iii xff = , для чего и необходимо найти * )( ix . Отыскание точки равновесия *x легко свести ( [1, 2] и др.) к решению вариационного неравенства (ВН) Ω∈∀≥− xxxxF 0,)( ** , (5) где mnmn RRxF →:)( . Действительно, согласно необходимым условиям экстремума первого порядка для задачи (2), имеет место mixx dx xdf ii i ii ,,1,0, )( * )()( )( * )( …=≤− , где , — символ скалярного произведения векторов; )(ix — компонен- ты произвольного допустимого вектора Ω∈x . Обозначая =)(xFi Е.Н. Беляева, В.М.Панин ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 3 84 midxxdf iii ,,1,)( )()( …=−= , приходим к ВН (5), в котором ( ) =xF T ( ) ( ){ } mnT m T RxFxF ∈= ,,1 … . Обозначим { }njmixRxX ji mn ,,1;,,1,0 …… ==≥∈=+ , mihxxg n j ijii ,,1,)( 1 …=−=∑ = , njxfxg m i jijijm ,,1,1)()( 1 …=−= ∑ = + (6) и сформулируем задачу окончательно. Необходимо найти точку Ω∈*x , являющуюся решением следующего ВН: Ω∈∀≥− xxxxF 0,)( ** , { }.,,1,0)( nmrxgXx r +=≤∈=Ω + … (7) Примем для исследования линейную форму функции выигрыша и 1=jik для всех ji, , т.е. ∑ = −− == n j jijiiiijijiji xThxfhxxf 1 1 )( 1 )(,)( . (8) Тогда функции ограничений )(xgr линейны по ,x а оператор FxF =)( является постоянным с компонентами { }ni T i TThF ,,1 1 …−= , mi ,,1 …= . Представив ограничения (7) в виде ( ) 0≤−= bAxxg , легко убе- диться, что матрица A и вектор b имеют следующую структуру: { } ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ + + == + + − − − − 1 1 , 11 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 m nm m m nm n m m n rl h h b b b b b h h h h nm m m aA . Строки ( )xga T rr ′= матрицы A при mr ,,1 …= имеют вид =ra ( ) ( ) ( ) ( ) ( ){ }T m T r T r T r T 0,,0,1,0,,0 111 …… +−= , где )(0 i и ( )i1 — n -мерные век- тор-столбцы с координатами соответственно 0 и 1. Строки ( )xga T jmr +′= , Об одной статической модели прогноза голосования Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 3 85 nj ,,1 …= матрицы A образуют (см. структуру A ) подматрицу )( nmn × с ненулевыми диагональными отрезками { } n ii Rhh ∈−− 11 ,,… , mi ,,1 …= . АЛГОРИТМ ЧИСЛЕННОГО РЕШЕНИЯ Перейдем к численному решению вариационного неравенства (7) с указан- ными )(),( xgxF r . Необходимые условия первого порядка для него хорошо известны: 0)(,0)()( ** 1 *** ==′+ ∑ + = xgxgxF rr nm r rr λλ , 0,,,1,0 ** ≥+=≥ jir xnmr …λ . (9) Вследствие линейности функций )(xgr условия (9) являются также и достаточными, т.е. отыскание точки *x сводится к решению системы (9). Отметим, что оператор )(xF для ВН (7) не является сильно монотонным, ( ) const=xF . Метод Пшеничного [3], как и другие методы проекционного типа [2] для решения вырожденного ВН (7), является достаточно трудоем- ким, так как требует решения вспомогательной задачи квадратичного про- граммирования. Чтобы избежать этого, перейдем от ВН (7) к другому ВН. Обозначим { }nmrR r nm +=≥∈=Λ ++ ,,1,0 …λλ , ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ = λ x z , ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − = )( )( )( zL zL zL x z λ , λT x AFzL +=)( , ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ == + )( )( )()( 1 xg xg xgzL nm …λ . (10) Отметим, что векторы z и )(zLz имеют размерность nmmn ++ , +Λ×Ω∈*z . Как показано в работе [2], оператор ( )zLz является монотон- ным, т.е. 0,)~( ≥zzzLzz при любых +Λ×∈ mnRz~ , nmmnRz ++∈ , и на осно- вании (7), (9) имеет место следующее ВН: ++ Λ×∈∀≥− XzzzzLz ,0,)( ** . (11) Хотя его размерность гораздо выше, чем у ВН (7), решать ВН (11) проще, чем (7), поскольку проектирование на множество +++ Λ×= XZ осуществляется просто. Применим для решения ВН (11) экстраградиентный метод Корпелевич [4] ( ))(1 k z k Z k zLzz α−Π= + + , где ( ) LzLzz k z k Z k 1,)( ≤−Π= + αα ; Е.Н. Беляева, В.М.Панин ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2003, № 3 86 L — константа Липшица для оператора ( )zLz ; +Π Z — оператор проекти- рования на множество +Z . Оценим L . Для произвольных 21, zz согласно обозначениям (10) име- ем 2121 )()()( zzzLzLzL zzzz −≤− , где ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ − = 0 0)( A AzL T zz . Так как z — евклидова норма вектора z , то )(zLzz — согласованная с ней спе- ктральная норма (несимметричной) матрицы ( )zLzz , которую сложно вычи- слять. Как известно из линейной алгебры, Ezzzz zLzL )()( ≤ , где ( ) Ezz zL — легко вычисляемая евклидова норма матрицы )(zLzz . Поэтому в качестве L можно взять 21 1 1 22)( ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ == ∑ ∑ + = = nm r mn l lrEzz azLL . Учитывая структуру матрицы A , окончательно находим 21 1 21)(2 ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ += ∑ = − m i ihnnmL . (12) ФОРМУЛИРОВКА МЕТОДА Обозначим kzρ компоненты вектора ,,,1, nmmnZz k ++=∈ + …ρ ( ) ( ) ( ) ⎭ ⎬ ⎫ ⎩ ⎨ ⎧= + k nm kTk m TkTk xxz λλ ,,,,, 1)()1( …… . Пусть 0z — произвольное начальное приближение из +Z , найдено L1=α с учетом (12) и задана точ- ность окончания расчета ε . Опишем k -ю итерацию метода в точке …,1,0, =∈ + kZzk . Шаг 1. Вычислить согласно (10) компоненты ( )ρ)( k z zL вектора )( k z zL , nmmn ++= ,,1 …ρ , учитывая, что r k r k r bxaxg −= ,)( и .,,1, nmraA T r r k r kT +==∑ …λλ Шаг 2. Найти компоненты kzρ вектора kz . ( ){ } .,,1,)(;0max nmmnzLzz k z kk ++=−= …ρα ρρρ Шаг 3. Аналогично шагу 1 вычислить )( k z zL . Шаг 4. Найти 1+kz . ( ){ } .,,1,)(;0max1 nmmnzLzz k z kk ++=−=+ …ρα ρρρ Об одной статической модели прогноза голосования Системні дослідження та інформаційні технології, 2003, № 3 87 Шаг 5. Если nmmnzz kk ++=∀≤−+ ,,1,1 …ρερρ , то принять *zz k ≈ . Расчет окончен. В противном случае обозначить 1: += kk . Конец итерации. Алгоритм легко обобщается на случай, когда 1≤jik и 1≤jC , njmi ,,1,,,1 …… == . Если )( jiji xf — любые выпуклые функции, то не- сложно распространить алгоритм и на этот случай. Однако если ijiji hxk jiji exf −−=1)( , то модель становится невыпуклой, ограничения (4) могут определять несвязное допустимое множество, условия (9) перестают быть достаточными, и задача отыскания *x усложняется. ЛИТЕРАТУРА 1. Nagurney A. Network economics: a variational inequality approach. — Norwell: Klu- wer academ. publ., 1993. — 326 p. 2. Панин В.М., Скопецкий В.В., Лаврина Т.В. Модели и методы конечномерных вариационных неравенств // Кибернетика и системный анализ. — 2000. — № 6. — С. 47–64. 3. Пшеничный Б.Н., Калжанов М.У. Метод решения вариационных неравенств // Кибернетика и системный анализ. — 1992. — № 6. — С. 48–55. 4. Корпелевич Г.М. Экстраградиентный метод для отыскания седловых точек и других задач // Экономика и математические методы. — 1976. — 12, № 4. — С. 747–756. Поступила 21.04.2003