5. Оптимізація управління.
При постановці та вирішенні задачі оптимального управління слід враховувати наступне принципове обставина. Строго кажучи, тільки тоді можна вибрати оптимальну поведінку системи, коли достовірно відомі поведінку досліджуваного об'єкта на всьому інтервалі управління та умови, в яких відбувається рух. Оптимальні рішення можуть бути отримані і при виконанні інших, додаткових припущень, але справа саме в тому, що кожен випадок слід обумовлювати окремо, і рішення буде справедливо «з точністю до умов».
Проілюструємо сформульоване положення на прикладі поведінки бігуна, прагнучого досягти високого результату. Якщо мова йде про короткій дистанції (100 або 200 м), то підготовлений спортсмен ставить за мету забезпечити максимальну швидкість в кожен момент часу. При бігу на більш довгі дистанції успіх спортсмена визначається його умінням правильно розподіляти сили на трасі, а для цього треба чітко уявляти собі свої можливості, рельєф маршруту і сили суперників. Ні про яку максимальної швидкості в кожен момент не може йти й мови в умовах обмежених ресурсів.
Очевидно, що наведене обмеження виконується тільки в рамках детермінованою постановки завдання, тобто коли апріорно все достовірно відомо. Такі умови виявляються надмірними для реальних завдань - прокрустове ложе детермінізму не відповідає дійсним умовам функціонування системи. Апріорність нашого знання надзвичайно сумнівна щодо як самої системи, так і середовища і її взаємодії з тим чи іншим об'єктом. Достовірність апріорних відомостей тим менше, чим складніше система, що не додає оптимізму дослідникам, які проводять процедуру синтезу.
Подібна невизначеність призвела до появи цілого напряму в теорії управління, базується на обліку стохастичних умов існування системи. Найпопулярніші конструктивні результати були отримані при розробці принципів адаптивних і самоналагоджувальних систем.
6. Адаптивні й такі, що самі настроюються, систем
Адаптивні системи дозволяють справлятися з невизначеністю шляхом отримання та використання додаткової інформації про стан об'єкту і його взаємодії з середовищем в процесі управління з подальшою перебудовою структури системи та зміною її параметрів при відхиленні умов роботи від апріорно відомих (рис. 4.4). При цьому, як правило, мета трансформацій полягає у наближенні характеристик системи до апріорним, що використовувалися при синтезі управління. Таким чином, адаптація орієнтована на збереження гомеостазу системи в умовах збурень.
Рис. 4.4. Адаптивна система
Одна з найскладніших конструктивних складових цього завдання - отримання відомостей про стан середовища, без чого важко проводити адаптацію.
Прикладом успішного отримання інформації про стані середовища може бути винахід трубки Піто, якою оснащені практично всі літальні апарати. Трубка дозволяє виміряти швидкісний напір – найважливішу характеристику, від якої безпосередньо залежать всі аеродинамічні сили. Результати вимірювання використовуються для настройки автопілота. Аналогічну роль у суспільному житті грають соціологічні опитування, що дозволяють коректувати рішення внутрішньої зовнішньополітичних проблем.
Ефективним прийомом вивчення динаміки об'єкта управління є метод дуального управління, колись запропонований А. Фельдбаумом. Суть методу в тому, що на об'єкт поряд із командами управління подаються спеціальні тестуючі сигнали, реакція на які для апріорної моделі заздалегідь встановлена. За відхилення реакції об'єкта від еталонної судять про взаємодію моделі з зовнішнім середовищем.
Подібний прийом використовувався в російській контррозвідці під час Першої світової війни для виявлення шпигуна. Виділявся коло співробітників, підозрюваних у зраді, і кожному з цього кола «довірялася» важлива, але помилкова інформація, що має унікальний характер. Спостерігалася реакція противника, по якій і ідентифікувався зрадник.
Від адаптивних систем відрізняють клас самоналагоджувальних систем. Останні в процесі адаптації настроюються. Однак на прийнятому рівні спільності структура самонастраивающейся системи аналогічна структурі адаптивної системи (див. рис. 4.4).
Щодо процесів адаптації та самонастройки систем можна зазначити, що їх можливість у конкретних випадках в основному визначається призначенням системи та її технічним втіленням. Подібна теорія систем рясніє ілюстраціями, але, як видається, не містить узагальнюючих досягнень.
Інший шлях подолання недостатності апріорних даних про процес управління полягає в поєднанні процесу управління з процедурою синтезу. Традиційно алгоритм управління є результат синтезу, що базується на припущенні детермінованого опису моделі руху. Але очевидно, що відхилення в русі прийнятої моделі позначаються на точності досягнення мети і на якості процесів, тобто призводять до відхиленню від екстремуму критерію. Звідси випливає, що будувати управління потрібно термінальне, розраховуючи траєкторію в реальному часі і оновлюючи відомості про модель об'єкту і умов руху. Звичайно, і в даному випадку необхідно екстраполювати умови руху на весь інтервал управління, але в міру наближення до мети точність екстраполяції зростає, а значить, підвищується якість управління.
У цьому видно аналогія з діями уряду, який не в змозі виконувати планові завдання, наприклад бюджетні. Умови функціонування економіки змінюються нерозрахованих чином, з порушенням прогнозів, тому доводиться постійно коригувати намічений план у прагненні досягти підсумкових показників, зокрема виробляти секвестр. Відхилення від апріорних припущень можуть бути настільки великі, що наявними ресурсами і прийнятими заходами управління вже не можна забезпечити виконання мети. Тоді доводиться «наближати» мету, розміщуючи її всередині нової області досяжності. Відзначимо, що описана схема справедлива тільки для стійкої системи. Низька якість організації управління може призвести взагалі до дестабілізації і, як наслідок, до руйнування всієї системи.
Нарешті, слід зупинитися ще на одному принципі управління, що лежить в основі розвиненою теорії дослідження операцій.