Универсум. Общая теория управления - читать онлайн книгу. Автор: Владислав Масликов cтр.№ 57

1-й этап ПФУ (Шаг 0): Для носящего однозначный (программный, конкретно распознанный в вершине А, характер воздействующего стимула S или отрабатывается сразу как реакция R (траектория S-1-А-7-R), или далее представляется как вариант выбора одного из готовых, стереотипных путей B, С, D отработки фактора на следующем шаге.

2-й этап ПФУ (Шаг 1): Если описываемая система обладает глубиной отслеживания ПСС в один шаг, то ей необходимо выбрать для отработки стимула S в виде реакции R один из возможных путей – B, C, D и затем возвратиться в точку А (траектория S-1–2-BCD-6–7-R). Для максимальной глубины прогностики в один шаг система выберет максимальный выигрыш 5, т. е. траекторию A-С.

Если система рассчитана на глубину отслеживания ПСС больше одного шага, то она перейдёт на следующий шаг расчётов.

3-й этап ПФУ (Шаг 2): Система начинает производить вариабельный расчёт различных путей попадания в узлы E, F, G. Здесь для определения максимального выигрыша необходимо просчитать все возможные сочетания путей А-В-Е, A-B-F, A-C-F … A-D-G. Это предикционный расчёт, в результате которого возникнет два варианта решения – пути A-C-G и A-D-G с выигрышем в 10 единиц. При максимальной глубине прогностики в два шага система выберет один из этих вариантов и вернётся в вершину А (траектория S-1–2-3-EFG-5–6-7-R) для отработки воздействующего фактора.

Если система рассчитана на глубину прогностики больше двух шагов, то она перейдёт на следующий шаг расчётов.

4-й этап ПФУ (Шаг 3): При максимальной глубине прогностики в три шага осуществится выработка единственной и окончательной траектории отработки фактора A-B-E-H с выигрышем 24 единицы. Это для описываемого смыслового поля – принятие максимально выигрышной стратегии решения проблемы, созданной воздействующим фактором, или, другими словами, принятие концепции отработки воздействующего на систему внешнего фактора (траектория S-1–2–3–4-H-5–6-7-R). Затем необходимо осуществить реализацию концептуального решения, которое «начинают с конца». Восходящий (здесь направленный вправо по шагам 0–1–2–3) U-поток закономерно переходит в нисходящий (т. е.направленный влево по шагам 3–2–1–0). Для представленных на схеме данных полученный в вершине H выигрыш составит 7 единиц.

5-й этап ПФУ (Шаг 2): Концепция реализуется в стратегическом плане действий, выраженном в выборе траектории A-B-E-H. Делается первый шаг реализации концепции по траектории Н-Е, на которой выигрыш составит 10 единиц. Общий выигрыш системы 7+10=17 единиц.

6-й этап ПФУ (Шаг 1): Продолжается реализация концепции, предусматривающей решение тактической задачи – движение по траектории E-B. Полученный выигрыш 17+3=20 единиц.

7-й этап ПФУ (Шаг 0): Решение оперативной задачи отработки фактора S в виде реакции R приносит системе выигрыш 20+4=24 единицы. ПФУ завершается выдачей в узле A выходного воздействия (реакции R), соответствующего входному стимулу S.

Этапы 5,6,7 ПФУ организуют стратегию, тактику и практическую реализацию принятой концепции управления, но, кроме этого, метод динамического программирования наглядно и просто поясняет, почему действия, реализующие стратегические планы, ограниченным частным сознанием иногда воспринимаются как неадекватные. Ведь с частнособственнической, имеющей ограниченный кругозор точки зрения такие действия не имеют нужного выигрыша в обозримом узком локальном пространстве шагов. Локальный кругозор не учитывает тот факт, что стратегические действия основаны на более приоритетном концептуальном уровне понимания процессов. Кроме того, очевиден и следующий вывод: выход систем на более высокий уровень прогностики требует не столько количественного, многократного, сколько качественного увеличения комбинаторной «расчётной мощности».

Для специалистов, привыкших использовать механические аналогии, рассмотренную схему динамического программирования можно также уподобить ручному манипулятору, имеющему в точке А рабочий SR-узел и состоящему из объединённых трёмя «соединениями» (¤) четырёх «плеч» (вершин A¤B¤E¤H), каждое из которых обеспечивает дополнительную степень свободы.

В таком представлении также будет вполне понятно, почему расчёт самого выигрышного пути следует вести последовательно, «начиная с конца», от общей концепции установки координат, т. е. от суммы координат всех плеч: ведь в общем случае неизвестно, какое из плеч окажет максимальное влияние на достижение цели, поставленной перед манипулятором. Максимально адекватная информированность о диапазонах перемещения манипулятора и ограничениях степеней свободы на каждом из шагов увеличивает точность расчёта выигрышной ситуации. Какая-то «незначительная», «невесомая» на первый взгляд, ограниченная степень свободы может определить вообще единственно возможную комбинацию координат рабочего узла манипулятора (точку А).

Здесь налицо явные параллели с сетевым планированием, выстраивающим график выполнения каких-то работ. Сетевой график, как инструмент планирования по ПФУ, это:

1. Определение тех элементов, которые должны входить в состав универсума;

2. Определение стандартных конструкций из элементов и порядка их сборки;

3. Проведение вариабельного (предикционного, оптимизационного) расчёта нестандартных элементов и конструкций;

4. Принятие максимально удовлетворяющей заданным критериям (сроки, стоимость и т. п.) концепции исполнения графика (утверждение плана)[121];

5. Исполнение стратегического плана работ, долгосрочные поручения вовлечённым и подчинённым структурам;

6. Исполнение заданных стратегией тактических заданий;

7. Выполнение конкретных, оперативных задач в рамках тактического задания каждой из структур.

Описание той же алгоритмики выработки оптимального (специального) решения R для любой частной (специальной) задачи в привязке к этапам модели динамического программирования в виде импликативного описания ПФУ (рис. 4.13) позволяют определить алгоритмику выработки U-стратификационных качественных изменений и ответить на вопрос, почему переход к новому качеству имеет скачкообразный, многоступенчатый характер.

Рис. 4.13. Этапы ПФУ как объёмы логических множеств альтернатив в процессе решении частной задачи

Схема также позволяет пояснить некоторые философские открытия, причём сделать это не столько на основании интуитивных прозрений и многосложной гуманитарной цепи рассуждений, сколько на базе формальных логических операций.

Так, этапы отсчёта состояния системы в процессе динамического программирования (0–3), соответствуя U-стратам (1–4), можно представить плоскостями логических множеств, связанными для восходящего и нисходящего U-потока цепочкой импликативных отношений двух типов: «причина – возможные следствия» и «причина – выбранное следствие». Здесь из всего множества поступивших на вход S универсума комбинаций внешних факторов (этап 1 ПФУ) импликативно отбираются возможные стереотипные варианты решений (этап 2). Процесс импликации – ещё большего комбинаторного расширения вариантов решений (этап 3) развивается до максимального качественного «расширения» поля множеств (этап 4), на котором из всех возможных вариантов принимается «сужающее» – единственное, согласованное со всей предыдущей комбинаторикой, концептуальное (оптимальное для данного состояния U) решение. Затем процесс импликации развёртывает отработку стимула S в обратной последовательности (этапы 5, 6, 7), сужая множество возможных вариантов достижения концептуального решения до ограниченного спектра конкретных, последовательно исполняемых реакций R. В классической философской терминологии это описание соответствует понятиям «причинность» как порождение причиной S следствия R и «взаимодействие», как процесс порождения реакций R с учётом влияния на S цепей обратных связей [32, 58] универсумной модели.