Второй уровень, обычно называемый вероятностным, характеризуется неполной определенностью, т.е. наличием исходной информации, представляющей собой случайные, заранее неизвестные величины, законы распределения которых, однако, известны или могут быть тем или иным способом получены.

Третий уровень — неопределенность, когда исходная информация выражается случайными величинами, законы распределения которых неизвестны или когда таковых вообще не существует. Этот случай является наиболее сложным не только в расчетном, аналитическом, но и в концептуальном плане и, вообще говоря, наиболее распространенным. Задача оптимизации для него может быть сформулирована следующим образом: при заданных условиях (ограничениях), с учетом неизвестных факторов (неопределенность) найти такие элементы решения (параметры управления), которые по возможности обращали бы в максимум показатель эффективности. Такой оптимум называют локальным.

Вероятностный уровень ведет к определенным потерям точности и квалифицируется как «оптимизация в среднем». Еще большие потери дает третий уровень, причем, чем больше эта неопределенность, тем больше потери. При некотором уровне неопределенности, руководствуясь интуицией, опытом, знаниями, знакомством с аналогичными ситуациями, можно все же получить такую степень точности в определении оптимума, какой не удается получить, пользуясь только формальными методами.

Это дает право в определенном широком смысле оптимальными считать «рациональные», «разумные» решения, основанные на ориентировочных, прикидочных расчетах или даже принимаемые без какого-либо предварительного математического основания. В свою очередь, «оптимальные в среднем», «локально оптимальные» решения, принятые на основе математических расчетов, можно считать «рациональными», «разумными»'.

Следует заметить, что именно такое расширительное, а не строго математическое понятие оптимальности широко используется в настоящее время специалистами при решении одной из важнейших проблем, стоящей перед современной наукой и практикой, — проблемы оптимизации управления сложными социальными системами и процессами. Именно используемое в этом смысле, оно в наибольшей мере отвечает нуждам практики, а стало быть, обладает наибольшей теоретико-познавательной, эвристической и практической ценностью.

Компоненты оптимизации

Компонентами оптимизации являются несводимые друг к другу критерии оптимальности подсистем: построения, планирования, прогнозирования, функционирования и т.д. В этом случае приходится искать некоторый компромисс между целями подсистем, а значит, и между рассматриваемыми критериями. В данном случае рассматривается многокритериальная оптимизация.

Критерии обычно ранжируют по их важности. Один из них выделяется в качестве главного. Оптимизацию по одному из критериев называют субоптимизацией. В теории оптимального управления при ранжировании каждому критерию приписывают определенный вес и на этой основе строят общую цель системы. Часто упоминаемый в теории принцип оптимальности по В. Парето сводит задачу такой оптимизации к поиску эффективных планов. Оптимальность по В. Парето, например, выражает такой принцип коллективной рациональности, согласно которому хорошо делать так, чтобы кому-нибудь стало лучше, если при этом никому другому не становится хуже.


⇐ вернуться к прочитанному | | перейти на следующую страницу ⇒