Внутренний Предиктор СССР - Мёртвая вода. Часть 2
Рис. 6 показывает управленчески нормальное соотношение прогноза, плана (концепции управления) и реализующегося процесса управления (производства).
Но реально таких рисунков должно быть n— по числу отраслей. И каждый такой рисунок — проекция на ось « x i » n‑мерной прокладки (штурманский термин) экономического курса, т.е. плана и n‑мерной траектории реального движения объекта управления, следующего проложенным курсом с некоторой ошибкой вn‑мерном пространстве параметров, которыми описывается процесс.
В ином видении это — задача попадания в n‑мерном пространстве в движущуюся медленно маневрирующую цель самонаводящимся (или управляемым) снарядом. Специалисты военно-промышленного комплекса (ВПК) с начала 1950‑х гг. для случая трехмерного пространства неоднократно заказывали её решения математикам для нужд противовоздушной, противоракетной, противолодочной обороны и иных задач вывода средств поражения на движущуюся цель в кратчайшее время и, при необходимости, последующее её устойчивое ближнее сопровождение с вероятностно предопределенным успехом (т.е. заранее известной вероятностью поражения цели, определяющей качество управления средствами поражения). Это говорит о том, что математический аппарат и работоспособные алгоритмы где-то лежат в уже готовом виде и нуждаются лишь в модификации их для пространства контрольных параметров размерности «n », а также в метрологически состоятельной макро- и микроэкономической интерпретации входящих в алгоритмы параметров и переменных.
При адаптации алгоритмов к решению задач оптимизации макроэкономики, необходимо учесть, что общество порождает одно обстоятельство, которое не довлеет, по крайней мере, над большинством военных приложений математики в задачах поражения движущейся цели. Военным всё равно, поразит ракета самолет при заходе на цель с её носовой, хвостовой, нижней или верхней полусферы. Но обществу не всё равно, выйдет ли народное хозяйство на демографически обусловленный уровень производства хлеба и жилья, или же сначала в изобилии будут производиться зубочистки, а правящая “элита” будет раз в год менять лимузины, но хлеба вдоволь хватит только каждому десятому, а семьи будут разрушаться из-за того, что негде жить, поскольку эти виды производства будут отложены на “потом”.
Формально математически это означает, что если в n-мерном пространстве есть две точки, а объект необходимо перевести из одной из них в другую, то даже если существует некоторое множество равновозможных траекторий и время перевода объекта по любой из них — одно и то же, то эти траектории всё же управленчески не эквивалентны. Трехмерный случай, иллюстрирующий эту неэквивалентность, показан на рис. 7.
На рис. 7 «0 x1 x2 x3» — пространство параметров, каждый из которых является мерой одной из трех частных ошибок управления в составе трехмерного вектора ошибки управления. То есть идеальному режиму управления соответствует начало координат. Радиус-вектор, идущий сплошной линией из начала координат, — вектор ошибки управления в момент времени t = 0 . Траектории, определяемые последовательностью положений: t = 0 , t = t1 , t = t2 , t = t3 и t = 0 , t = t11 , t = t12 , t = t13 = t3 — ведут из одной и той же точки в одно и то же начало координат и переход по любой из 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 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:
