Applied game Theory to improve strategic and tactical Military decisions
En 2003, el LTC Cantwell propuso una metodologa̕ que utilizaba juegos de suma cero para mejorar la toma de decisiones militares en la eleccin̤ de los cursos de accin̤. Propuso usar valores ordinales para rellenar la matriz de suma cero para los EE.UU. y el oponente y luego resolver el juego. Propone...
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| Format: | Book |
| Language: | English |
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| Online Access: | Applied game Theory to improve strategic and tactical Military decisions |
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| Summary: | En 2003, el LTC Cantwell propuso una metodologa̕ que utilizaba juegos de suma cero para mejorar la toma de decisiones militares en la eleccin̤ de los cursos de accin̤. Propuso usar valores ordinales para rellenar la matriz de suma cero para los EE.UU. y el oponente y luego resolver el juego. Proponemos un mťodo e ilustramos su ejemplo despuš de haber sustituido los valores ordinales por valores cardinales utilizando tčnicas de toma de decisiones multiatributo. El resultado debera̕ ser ms̀ significativo con preferencias y utilidades ms̀ precisas. Ampliamos el anl̀isis transformando el juego de una suma cero a un juego de suma no cero y examinamos las soluciones. Se hacen y discuten comparaciones.Introduccin̤En 1950, Haywood propuso el uso de la teora̕ de juegos para la toma de decisiones militares mientras estaba en el Colegio de Guerra Ařea. Este trabajo culmin ̤en un artc̕ulo, "Decisiones militares y teora̕ de juegos" [1]. Otros trabajos de Cantwell [2] mostraron y presentaron un procedimiento de diez pasos para ayudar a los analistas a comparar los cursos de accin̤ para las decisiones militares. Ilustr ̤su mťodo usando como ejemplo la batalla de Tannenberg entre Rusia y Alemania en 1914 [3].El procedimiento de diez pasos de Cantwell [2] fue presentado de la siguiente manera:Paso 1: Seleccionar el mejor curso de accin̤ amistosa para las fuerzas amigas que logren una victoria decisiva.Paso 2: Ordenar todos los cursos de accin̤ amistosa desde los mejores efectos posibles a los peores efectos posibles.Paso 3: El rango ordena las acciones enemigas de mejor a peor en cada fila para el jugador amigo.Paso 4: Determina si el efecto de las acciones enemigas resulta en una posible přdida, empate o victoria para el jugador amigo en cada combinacin̤ de cada fila.Paso 5: Coloca el producto del multiplicador del nm͠ero de filas por el nm͠ero de la columna pf en la casilla que representa el mejor escenario posible para cada jugador.Paso 6-9: Ordene todas las combinaciones para ganar, empatar y perder descendiendo del valor del paso 5 al 1.Paso 10: Poner la matriz en un formato convencional como una matriz de pago para el jugador amigo.Ahora, la matriz de pago se muestra en la Tabla 1 despuš de ejecutar los 10 pasos. Podemos resolver la matriz de pagos para el Equilibrio Nash. En la Tabla 1, el mťodo de punto de silla de montar, Maximin, [4], ilustra que no hay una solucin̤ de estrategia pura. Cuando no existe una solucin̤ de estrategia pura, hay una solucin̤ de estrategia mixta [4].Utilizando la programacin̤ lineal [4-7] el juego se resuelve obteniendo los siguientes resultados:V=9.462 cuando "amigo" elige x1=7.7%, x2=0, x3=0, x4=92.3% mientras que "enemigo" los mejores resultados vienen cuando y1=0, y2=0, y3=0, y4=46.2% y y5=53.8%. |
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| ISBN: | 2167-0374 (versin̤ electrn̤ica) |