Внутренний Предиктор СССР - Мёртвая вода. Часть 2

• Название: Мёртвая вода. Часть 2
• Автор: Внутренний Предиктор СССР
• Жанр: Политика

Продолжение первой книги. Курс видеолекций "Тайны управления человечеством" можно взять на сайте  http://pravdu.ru/lessons/petrov/. Основы концепции и более глубокое изучение - в материалах сайта www.kpe.ru.

---

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 исключающих обусловленностей параметров x1 и x3 при упорядоченности ( x3 , x2 , x1), система вряд ли пройдет 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 угнетенному. А его потомство, вследствие вероятностно предопределенных генетических нарушений, как в биомассе организма, так и в искалеченной и подавленной психике, возможно не сможет освоить и те знания и культурные навыки, что были достоянием предков. Это приведет 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 исчерпания недостаточности демографически обусловленного спектра потребления — изначально методологически несостоятельная задача, поскольку это — “оптимальный” шагнеизвестно куда. Но и оптимизация переходного макроэкономического процесса — лишь частная задача в процессе перехода к жизни общества в ладу с объемлющей его биосферой.

Теперь рассмотрим 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 использования 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 придает 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” (Палю де Ла Барьер: французское издание 1966 г., русское издание — “Машиностроение”, 1973 г.), хотя и не повторяем его изложения. Отдельные положения взяты из упоминавшегося ранее курса “Исследование операций” Ю.П.Зайченко.

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

1. Рассматриваемая задача может быть представлена как N‑шаговый процесс, описываемый соотношением:

Xn + 1 = f(Xn , Un , n), где  n — номер одного из множества возможных состояний системы, в которое она переходит по завершенииn-ного шага;Xn — вектор состояния системы, принадлежащий упомянутому n-ному множеству; Un — управление, выработанное на шаге n (шаговое управление), переводящее систему из возможного её состояния вn-ном множестве в одно из состояний (n + 1)‑го множества. Чтобы это представить наглядно, следует обратиться к рис. 8‑1, о котором речь пойдет далее.

2. Структура задачи не должна изменяться при изменении расчетного 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 предыдущих шагах. Иными словами оптимальный выбор управления в любом из возможных состояний должен определяться параметрами рассматриваемого состояния, а не параметрами процесса в ходе которого система пришла в рассматриваемое состояние.

Чисто формально, если одному состоянию соответствуют разные предистории его возникновения, влияющие на последующий выбор оптимального управления, то метод позволяет включить описания предысторий в вектор состояния, что ведет к увеличению размерности вектора состояния системы. После этой операции, то что до неё описывалось как одно состояние, становится множеством состояний, отличающихся одно от других компонентами вектора состояния, описывающими предисторию процесса.

5. Критерий оптимального выбора последовательности шаговых управлений Un и соответствующей траектории в пространстве формальных параметров имеет вид:

V = V0(X0 , U0) + V1(X1 , U1) + ...+ VN - 1(XN- 1 , UN - 1) + VN(XN) . 

Критерий V принято называть полным выигрышем, а входящие в него слагаемые — шаговыми выигрышами. В задаче требуется найти последовательность шаговых управлений Un и траекторию, которым соответствует максимальный из возможных полных выигрышей. По своему существу полный “выигрыш” V —  мера качества управления процессом в целом. Шаговые выигрыши, хотя и входят в меру качества управления процессом в целом, но в общем случае не являются мерами качества управления на соответствующих им шагах, поскольку метод предназначен для оптимизации управления процессом в целом, а эффектные шаговые управления с большим шаговым выигрышем, но лежащее внеоптимальной траектории интереса не представляют. Структура метода не запрещает при необходимости на каждом шаге употреблять критерий определения шагового выигрыша Vn , отличный от критериев, принятых на других шагах.

С индексом n — указателем-определителем множеств возможных векторов состояния — в реальных задачах может быть связан некий изменяющийся параметр, например: время, пройденный путь, уровень мощности, мера расходования некоего ресурса и т.п. То есть метод применим не только для оптимизации управления процессами, длящимися во времени, но и к задачам оптимизации многовариантного одномоментного или нечувствительного ко времени решения, если такого рода “безвременные”, “непроцессные” задачи допускают их многошаговую интерпретацию.

Теперь обратимся к рис. 8‑1 — рис. 8‑3, повторяющие взаимно связанные рис. 40, 41, 42 из курса теории автоматического управления П. де Ла Барьера.

На рис. 8‑1 показаны начальное состояние системы «0»  и множества её возможных последующих состояний «1», «2», «3», а также возможные переходы из каждого возможного состояния в другие возможные состояния. И всё это вместе похоже на карту настольной детской игры, по которой перемещаются фишки: каждому переходу-шагу соответствует свой шаговый выигрыш, а в завершающем процесс третьем множестве — каждому из состояний системы придана его оценка, помещенная в прямоугольнике. Принципиальное отличие от игры в том, что гадание о выборе пути, употребляемое в детской игре, на основе бросания костей или вращения волчка и т.п., в реальном управлении недопустимо, поскольку это — передача целесообразного управления тем силам, которые способны управлять выпадением костей, вращением волчка и т.п.