Оценка влияния эффекта системности на результативность антагонистических игр

Цель исследования. Данная работа посвящена оценке влияния свойства системности на результативность антагонистических игр нескольких участников, которые проводят игру, действуя совместно или несовместно.

Методы. При исследовании применяются уравнения Колмогорова для описания антагонистических игр, которые рассматриваются как динамические системы, в которых протекают случайные марковские процессы; аналитические и компьютерные методы решения дифференциальных уравнений и исследования их свойств.

Результаты. Итог игры при несовместных действиях игроков рассматривается как результат множества независимых событий, в то время как результат игры, обусловленный совместными действиями игроков, рассматривается как результат функционирования некоторой динамической системы. На основе такого подхода показано, что увеличение результативности совместных действий, по сравнению с несовместными, обусловлено системным эффектом и может быть охарактеризовано коэффициентом системности. Численные оценки коэффициента системности получены путем аналити-ческих решений «уравнений средних» и компьютерных  решений уравнений Колмогорова.  Полученные результаты могут применяться для практической оценки эффективности различных методов подготовки участников и проведения антагонистических игр, в том числе и в учебных заведениях.

Заключение.  В статье предложен новый метод количественной  оценки результативности  антагонистических игр, спортивных состязаний с постоянной отдачей участников. Показано,  что выигрывает антагонистическую игру та сторона, игроки которой проявляют большую отдачу. Продолжительность такой игры зависит от её параметров, т.е. от отдачи игроков. При этом, чем более ожесточённее, с большей отдачей игроков, протекает игра, тем короче её длительность. Коэффициент системности в основном определяется отношением отдач игроков противостоящих  сторон. При равенстве отдач в игре одного игрока с двумя коэффициент системности близок к значению 1,30. С увеличением отдачи игрока  первой  стороны  коэффициент  системности  увеличивается.  Другими  словами,  чем  сильнее сопротивление, тем выше коэффициент системности.

1. Прядеин Р.Б., Степанцов М.Е. Об одном подходе к имитационному моделированию спортивной игры с непрерывным временем // Computer research and simulation. 2014. Т. 6. № 3. С. 455-460.

2. Дубина И.А. Основы теории экономических игр. М.: КноРус, 2010.

3. Осколков В.А., Сулейманов Н.Л., Соловьев П.Ю. Анализ многолетней системы технико-тактической подготовки боксеров // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. СПб.: НГУФКСиЗ им. П.Ф. Лесгафта, 2017. № 9(151). С. 206-211.

4. Dunfield D.L., Read J.F. Determination of reaction rates by using cubic spline interpolation // The Journal of Chemical Physics. 1972. Vol. 57. № 5. P. 2178-2183.

5. Park Y. et al. A comparison of accuracy and stroke characteristics between two putting grip techniques // Proc. ISBS Conference. 2009. P. 70-73.

6. Veloso M. Autonomous robot soccer times // National Academy of Engineering. 2003. Vol. 33(1). P. 8-12.

7. Каляев И.А., Гайдук А.Р. Стайные принципы управления в группе объектов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. № 12. С. 29-33.

8. Stilmanl B., Aldossary M. Discovering the algorithm of discovery by investigating no-search approach // Processing of Asian Conference on Defence Technology (ACDT). Thailand, 2015, 23 – 25, April. P. 87-94.

9. Cao Y.U., Fukunaga A.S., Kahng A.B., Meng F. Cooperative mobile robotics: antecedents and directions // Autonomous Robots. 1997. Vol. 4. P. 1-23.

10. Использование современных технологий математического моделирования при подготовке спортсменов высшего класса / В. Жаркова, Ю. Фишер, Д. Нуштаев, С. Рыжов, А. Щеляев, П Музыкин., М. Шестаков // САПР и графика. 2014. № 2. C. 86-96.

11. Михайлов С.Н., Демьяненко В.Ю. Инфологические технологии в задачах автоматизированного тестирования знаний студентов // Известия Юго-Западного государственного университета. 2017. Т. 21. № 3(72). С. 75-83. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2017-21-3-75-83.

12. Дроздов В. И., Маслак А. А., Новиков Ю. М. Использование современной теории тестологии при оценке качества АПИМ // Известия Юго-Западного государственного университета. 2008. № 4(25). С. 87-95.

13. Балашов В.Ф. Формирование аттестационного педагогического измерительного материала по дисциплине "Теория и организация адаптивной физической культуры". М.: Физическая культура, 2008.

14. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 2001.

15. Калинкин А.В. Уравнения марковского процесса гибели в математической теории надежности // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. Вып. 14. С. 1-7.

16. Саати Т. Принятие решений: Метод анализа иерархий. М.: Советское Радио, 1993.

17. Tipkiller. URL: http://www.tipkiller.com/ru/betting-guide/analiz-teorii-kolmogorova-chepmena-dlya-stavok-na-sport.php.

18. Кондратьев Б.П. Теория потенциала. Новые методы и задачи с решениями. М.: Мир, 2007.

19. Буравлев А.И., Буренок В.М., Брезгин В.С. Методы оценки эффективности вооружения и военной техники / под ред. проф. В.М. Буренка. СПб.: ВАТТ, 2011.

20. Гайдук А.Р., Каркищенко А.Н., Пшихопов В.Х. О влиянии РТК ВН на эффективность использования ВВТ // Известия ЮФУ. Серия Технические науки. 2019. № 1. С61-74.

21. Гайдук А.Р. Непрерывные и дискретные динамические системы. М.: Учебная литература, 2004.