Мертвая Вода Том 2

них длится одинаковое время t₃ . Выбор переходного режима (траектории) субъективно произволен, но первая траектория - оптимальна при упорядоченности вектора целей управления ( x₁ , x₂ , x₃ ), вторая - оптимальна при упорядоченности ( x₃ , x₂ , x₁). В реальном процессе упорядоченность параметров в векторе целей, воистину принятая в управление, выражается в порядке исчезновения частных ошибок управления (обнуления компонент вектора ошибки), вне зависимости от деклараций о благих намерениях управленцев.

Рис. 7. Зависимость оптимальной траектории перевода объекта от упорядоченности одного и того же набора контрольных параметров в векторе целей управления

Предположим, что на рис. 7: x₁ - мера недостачи возможностей в получении образования подрастающим поколением; x₂ - мера недостачи в питании, одежде, жилье, инфраструктурах; x₃ - мера дефицита в роскоши и продукции деградационно-паразитического спектра потребностей. В силу действия неформализуемых взаимно изключающих обусловленностей параметров x₁ и x₃ при упорядоченности ( x₃ , x₂ , x₁), система вряд ли пройдёт по соответствующей такой упорядоченности траектории далее половины пути. Скорее всего, вследствие действия не формализованных в модели факторов, она уклонится в иной ошибочный режим, показанный пунктирным радиус-вектором, идущим из начала координат, который возможно не будет устойчивым балансировочным режимом. Именно на этот путь ступили “демократизаторы” и хотят вести по нему народ.

Тому, кто себе в лоб забил алкогольно-никотиновый кол, лично непотребно образование, новое знание, поскольку оно - в тягость наркотически угнетённому. А его потомство, вследствие вероятностно предопределённых генетических нарушений, как в биомассе организма, так и в изкалеченной и подавленной психике, возможно не сможет освоить и те знания и культурные навыки, что были достоянием предков. Это приведёт к падению культуры производства и уронит спектры производства и потребления.

“Саморегуляция” рынка без разделения демографически обусловленного и деградационных спектров будет выглядеть на рис. 7 по этим информационным причинно-следственным обусловленностям как хаотичное мельтешение ненулевого радиус-вектора в пространстве параметров, относительно какого-то среднестатистического положения, управляемого внесистемными факторами. “Саморегуляция” такого рода показана на рис. 7 как клубковидная “каракуля”.

Оптимизация каждого из множества производственных циклов DT вне объемлющей задачи оптимизации по минимуму времени переходного процесса изчерпания недостаточности демографически обусловленного спектра потребления - изначально методологически несостоятельная задача, поскольку это - “оптимальный” шаг неизвестно куда. Но и оптимизация переходного макроэкономического процесса - лишь частная задача в процессе перехода к жизни общества в ладу с объемлющей его биосферой.

Теперь разсмотрим метод динамического программирования, поскольку хотя и было показано, что алгоритмы решения задачи об оптимальном наведении средств поражения на цель в нынешней цивилизации не могут не существовать, тем не менее необходимо содержательно обсудить ещё некоторые “само собой” разумеющиеся очевидности, касающиеся оптимального выбора траекторий многопараметрических переходных процессов.

Формализованный выбор оптимальной в некотором смысле траектории в n- мерном пространстве возможен, в частности на основе изпользования аппарата “динамического программирования”. Термин “динамическое программирование”, также как и термин “линейное программирование”, - прижившийся в Русском языке подстрочник, мало что говорящий о существе самого метода.

Аппарат динамического программирования позволяет решать задачи многопараметрической оптимизации в тех случаях, когда в силу разного рода объективно-математических причин (дискретность ограничений, нелинейности, нарушение свойства выпуклости и т.п.) аппарат линейного программирования неработоспособен. Вполне понятно, что он тоже не изучался и не изучается в большинстве вузовских курсов СССР и России на специальностях, в которых владение им придаёт квалификации специалистов КАЧЕСТВЕННО более высокий уровень.

Метод динамического программирования как алгоритмическое выражение достаточно общей теории управления

В изложении существа метода динамического программирования мы опираемся на книгу “Курс теории автоматического управления” (автор Палю де Ла Барьер: французское издание 1966 г., русское издание - “Машиностроение”, 1973 г.), хотя и не повторяем его изложения. Отдельные положения взяты из курса “Исследование операций” Ю.П.Зайченко (Киев, “Вища школа”, 1979 г.).

Метод динамического программирования работоспособен, если формальная интерпретация реальной задачи позволяет выполнить следующие условия:

1. Разсматриваемая задача может быть представлена как N-шаговый процесс, описываемый соотношением:

X_{n + 1} = f(X_n, U_n, n), где n - номер одного из множества возможных состояний системы, в которое она переходит по завершении n-ного шага; X_n - вектор состояния системы, принадлежащий упомянутому n-ному множеству; U_n - управление, выработанное на шаге n (шаговое управление), переводящее систему из возможного её состояния в n-ном множестве в одно из состояний (n + 1)-го множества. Чтобы это представить наглядно, следует обратиться к рис. 4, о котором речь пойдёт далее.

2. Структура задачи не должна изменяться при изменении расчётного количества шагов N.

3. Размерность пространства параметров, которыми описывается состояние системы, не должна изменяться в зависимости от количества шагов N.

4. Выбор управления на любом из шагов не должен отрицать выбора управления на предъидущих шагах. Иными словами, оптимальный выбор управления в любом из возможных состояний должен определяться