Войти
Автомобильный портал - Двигатель. Замена свечей. Подсветка. Права и вождение
  • Рецепт вергунов на кислом молоке и соде
  • Макароны с картошкой Что приготовить из макарон мяса и картошки
  • Салаты с шампиньонами и кукурузой: простые рецепты
  • Рецепт Макароны с куриными желудками
  • Шоколадный торт с клубникой — разнообразные рецепты его приготовления Торт клубничный с шоколадной заливкой
  • Обычное дрожжевое и быстрое дрожжевое тесто для пиццы Самое быстрое дрожжевое тесто для пиццы
  • Оптимальное поведение. Анализ известных методов синтеза законов управления

    Оптимальное поведение. Анализ известных методов синтеза законов управления

    При УСЛОВИИ Cq -^ О

    Исследование решения задачи для малых значений весового множителя в функционале (6.6) представляет существенный интерес с точки зрения оценки предельно достижимой точности замкнутой системы при несущественности ограничений на интенсивность (мощность) управления. Кроме того, представляется важным оценить тот максимальный уровень мощности управляющего воздействия, превышение которого не приводит к дальнейшему увеличению точности управления.

    Основные положения исследования предельного поведения оптимальной системы при условии с 0 -»0 представим в форме следующего утверждения.

    Теорема 6.3. Для замкнутой системы (6.4), (6.7), которая оптимальна в смысле функционала (6.6), справедливы соотношения

    Здесь использованы следующие дополнительные обозначения:

    причем полином B*(s) является гурвицевым, а комплексные числа (3, Р 2 ,..., Р п -это общие корни полиномов M(s) и B*(-s).

    Доказательство. Введем обозначение и по аналогии с формулами (6.26), (6.27) запишем соотношения

    где gj (i = l,n) - корни полинома G‘(-s,7.).

    С учетом (6.42)-(6.44) формулы (6.13)-(6.15) могут быть представлены в следующем виде:

    Очевидно, что рассмотрение предельного поведения замкнутой системы при условии с 0 -> 0 эквивалентно рассмотрению ее предельного поведения при условии X -> сю.

    Прежде чем переходить к непосредственному доказательству утверждений теоремы, рассмотрим предельное поведение корней полинома G*(-s,X ) в тождестве (6.43) при указанном условии.

    С этой целью воспользуемся известным утверждением, представленным в работе , в соответствии с которым при стремлении X -> 00 m корней полинома G*(-s,X) стремятся к корням полинома B*(-s) -негурвицева результата факторизации:

    Остальные (п - т) корней полинома G*(-s,X) при условии X -> °о уходят в бесконечность, асимптотически приближаясь к прямым, пересекающимся в начале координат и образующим с вещественной осью углы, определяемые выражением

    причем все эти корни расположены на окружности радиуса

    С учетом отмеченных соображений имеем
    где использованы обозначения

    причем постоянные коэффициенты /с, (/ = ,п-т- ) не зависят от величины X,

    Теперь последовательно рассмотрим два возможных варианта по отношению к полиному M pb (-s) в разложении (6.41), соответственно характеризуемых условиями М рЬ =1 и М рЬ Ф 1.

    Вариант 1. Предположим, что выполняется условие M p b(~ s) = 1, которое эквивалентно равенству Г) = 0. Это значит, что полином В" (-s) не имеет общих корней с полиномом M(s) = B"(-

    Рассмотрим предельное поведение полинома R(s,X) (6.47) при условии X -> °°, предварительно заметив, что

    Из (6.50) следует, что т корней полинома lim G f (-s,X) совпадают с корнями (3, (/ = 1,т) полинома B*(-s ), а остальные (п - т)

    корней - с корнями р г (г = т + 1,п) полинома P(-s,X) (6.53), которые определяются следующими выражениями:

    При этом с очевидностью выполняются соотношения

    Учитывая соотношения (6.50) и (6.54)-(6.56), предельный полином R(s, X) можно представить в виде суммы двух предельных полиномов R^SyX) и R 2 (s,X ):

    Первый из этих полиномов связан только с корнями (3, а второй - только с корнями р,:

    Согласно (6.56) имеем lim Р(-|3-Д) = Игл Х 1 , поэтому выраже-

    ние (6.57) можно представить в виде или

    поскольку, согласно формулам (6.51), (6.53),

    Заметим, что полином B,*(s) имеет конечные коэффициенты, отличные от нуля в силу условия М(Р,.)*0 и не зависящие от X .

    Теперь преобразуем соотношение (6.58), напомнив следующие равенства: deg A(s) = п , Sj(s) = N(s)/T(s ), degN(s) = p , degT(s) = q . Кроме того, учтем, что условие degB"(-s) = degB“(s) = т, как нетрудно показать, влечет за собой выполнение соотношения

    Тогда имеем

    Но из формулы (6.55) с учетом соотношения (6.60) следует: и согласно (6.56), (6.51):

    где г* и г** (/ = m + 1,н) - комплексные числа с конечными модулями, отличными от нуля. Тогда получаем

    и соответственно

    В силу (6.50)-(6.53) и (6.55) имеем:

    причем постоянные комплексные числа r ; , r u , r 2i , к и, k 2i , ... , k(n - m - 2 )i (i = + 1,и) не зависят от величины А,.

    Тогда, учитывая справедливость неравенства п-т> 1 (иначе Pj(s,X) = const), имеем lim ?)(s,A)/A = 0 и согласно формуле (6.61)

    Но тогда в соответствии с тождествами (6.59) и (6.62) получаем

    При этом, в соответствии с (6.45) и (6.46), имеем следующие формулы для предельных передаточных матриц оптимальной замкнутой системы:

    Вариант 2. Теперь рассмотрим вторую ситуацию, когда тождество М b (-s) = 1 не выполняется, т.е. в данном случае считаем, что полиномы В" (-s) и M(s) = B"(-s)RC(s) имеют Г) общих корней.

    При этом полином B-s) представляется произведением где

    В отличие от предыдущего случая, при рассмотрении предельного поведения полинома R(s,X) представим его в виде суммы трех слагаемых:

    причем первый полином будем строить только с использованием корней (3, (/ = 1,Г)) полинома M pb (-s), второй - корней Р г (I = Т) +1,ш) полинома B" Q (-s ) и третий - корней ц г (i = m + l,n ) полинома P(s).

    При этом для второго и третьего полиномов, в полной аналогии с предыдущим вариантом, получим

    Для полинома R x имеем

    поскольку М(РД = 0 Vie .

    Из приведенных формул (6.67)-(6.69) следует тождество lim Kj(s,A,) = B* 2 (s) , и, заменяя в (6.64) полином B[(s) на B* 2 (s ),

    получим второй вариант предельных передаточных матриц для оптимальной замкнутой системы. Объединяя оба варианта единой записью, получим соотношения (6.37)-(6.41).

    Теорема доказана полностью. ?

    Приведем естественное следствие из теоремы 6.3, которое имеет самостоятельное значение.

    Теорема 6.4. Если все корни полинома В* (-s) являются одновременно и корнями полинома M(s) = B"(-s)RC(s), и при этом выполняется равенство RyR = 0, то I x0 = Нш 1 х (с 0) = 0, т.е.

    при условии, что ограничение на мощность управляющего воздействия не меньше величины 1 и0 = Нш7 1((с 0), определяемой форму-

    лой (6.37 а), достижима абсолютная (с нулевой ошибкой) точность управления.

    Доказательство. Согласно условию теоремы, на основании тождества (6.41) имеет место соотношение Г) = т, но тогда из формулы (6.40) следует тождество R" (s) = 0 .

    При этом выполнение равенства RyR = 0 в соответствии с формулами (6.38), (6.39) и (6.37), (6.37а) и с учетом (6.41) дает

    где . Теорема доказана. ?

    Рассмотрим следующую частную ситуацию.

    Теорема 6.5. Если матрица R является диагональной с единственным отличным от нуля элементом r pp = 1, т. е. точность замкнутой системы определяется дисперсией р-й компоненты вектора х, то имеют место следующие соотношения:

    а) если полином В р (s) является гурвицевым или все его «правые» корни входят в спектр корней полинома C p (s), то

    б) если полином B p (s) имеет хотя бы один корень в правой полуплоскости, который не является корнем полинома C p (s), то

    причем здесь учитываются формулы (6.37а) и (6.39)-(6.41) (в данном случае имеем г

    Доказательство. Из формулы (6.18) следует, что матри- ца 7(5) = .

    В рамках системного подхода поведение определяется как система взаимосвязанных компонентов, обеспечивающая интегрированный оптимальный ответ организма при взаимодействии со средой; это процесс, происходящий в определенном промежутке времени [Дерягина, Бутовская 1992, с.7]. В качестве компонентов системы выступают «внешние» двигательные реакции организма, возникающие в ответ на изменение окружающей среды. Объектом этологических исследований являются как инстинктивные формы поведения, так и те, которые связаны с длительным процессов научения (социальные традиции, орудийная деятельность, неритуальные формы коммуникации).

    Современный анализ поведения строится на следующих принципах: 1) иерархичность; 2) динамичность; 3) количественный учет; 4) системный подход, учитывающий, что формы поведения между собой тесно взаимосвязаны.

    Поведение организовано по иерархическому принципу . В системе поведения поэтому выделяют разные уровни интеграции:

    1. элементарные двигательные акты;
    2. позы и движения;
    3. последовательности взаимосвязанных поз и движений;
    4. ансамбли, представленные комплексами цепей действий;
    5. функциональные сферы - комплексы ансамблей, связанные с конкретным типом активности [Панов, 1978].

    Центральным свойством системы поведения является упорядоченное взаимодействие ее компонентов для достижения конечной цели. Взаимосвязь обеспечивается с помощью цепей переходов между элементами и может рассматриваться в качестве специфического этологического механизма функционирования этой системы [Дерягина, Бутовская, 1992, с. 9].

    Основные концепции и методы этологии человека заимствованы из этологии животных, но они адаптированы с учетом уникального положения человека среди других представителей животного царства. Важной особенностью этологии, в отличие от культурной антропологии, является применение методов прямого невключенного наблюдения (хотя методы включенного наблюдения также используются). Наблюдения организуются таким образом, чтобы наблюдаемый не подозревал об этом, или же не догадывался о цели проводимых наблюдений. Традиционным объектом исследования этологов является поведение, свойственное человеку как виду. Этология человека особое внимание уделяет анализу универсальных проявлений невербального поведения. Вторым аспектом исследований является анализ моделей социального поведения (агрессии, альтруизма, социального доминирования, родительского поведения).

    Интересен вопрос о границах индивидуальной и культурной изменчивости поведения. Наблюдения за поведением могут вестись и в лаборатории. Но в этом случае чаше всего речь идет о прикладной этологии (применение этологических методов в психиатрии, в психотерапии или для экспериментальной проверки конкретной гипотезы). [Самохвалов и др., 1990; Cashdan, 1998; Grummer et al, 1998].

    Если исходно этология человека концентрировалась на вопросах о том, как и до какой степени запрограммированы человеческие поступки и действия, что вело к противопоставлению филогенетических адаптаций процессам индивидуального научения, то в настоящее время уделяется внимание изучению моделей поведения в разных культурах (и субкультурах), анализу процессов формирования поведения в процессе индивидуального развития. Таким образом, на современном этапе эта наука изучает не только поведение, имеющее филогенетическое происхождение, но и учитывает, каким образом поведенческие универсалии могут трансформироваться в рамках культуры. Последнее обстоятельство способствовало развитию тесного сотрудничества этологов с искусствоведами, архитекторами, историками, социологами и психологами. В результате такого сотрудничества показано, что уникальные этологические данные могут быть получены путем тщательного анализа исторических материалов: летописей, эпоса, хроник, литературы, прессы, живописи, архитектуры и других предметов искусства [Еibl-Eibesfeldt, 1989; Dunbar et а1, 1995; Dunbar, Spoors, 1995].

    Уровни социальной сложности

    В современной этологии считается очевидным, что поведение отдельных особей у социальных животных и человека во многом зависит от социального контекста [Нindе, 1990]. Социальное влияние является комплексным. Поэтому Р. Хайндом было предложено выделить несколько уровней социальной сложности. Помимо отдельного индивида, выделяется уровень социальных взаимодействий, взаимоотношений, уровень группы и уровень социума. Все уровни оказывают взаимное влияние друг на друга и развиваются под постоянным воздействием физической среды и культуры. Следует четко понимать, что закономерности функционирования поведения на более сложном социальном уровне несводимы к сумме проявлений поведения на более низком уровне организации . Для объяснения поведенческого феномена на каждом уровне требуется отдельная дополнительная концепция. Так, агрессивные взаимодействия между сиблингами анализируются с учетом непосредственных стимулов, лежащих в основе этого поведения, тогда как агрессивная природа отношений между сиблингами может рассматриваться с точки зрения концепции «конкуренции сиблингов».

    Поведение отдельного индивида в рамках указанного подхода рассматривается как следствие его взаимодействия с другими членами гpyппы. Предполагается, что каждая из взаимодействующих особей имеет определенные представления о вероятном повелении партнера в данной ситуации. Необходимые представления особь получает на основе предшествующего опыта общения с другими представителями своего вида. Контакты двух незнакомых особей, носящие отчетливо враждебный характер, часто ограничиваются лишь сериями демонстраций. Такого общения бывает достаточно, чтобы один из партнеров признал себя побежденным и продемонстрировал подчинение. Если конкретные особи взаимодействовали много раз, то между ними возникают определенные взаимоотношения, осуществляющиеся на общем фоне социальных контактов. Социaльная среда и для человека, и для животных является своеобразной оболочкой», которая окружает особей и трансформирует воздействие на них физической среды. Социальность у животных можно рассматривать в качестве универсальной адаптации к среде обитания. Чем сложнее и гибче социальная организация, тем большую роль она играет в защите особей данного вида. Пластичность социальной организации могла служить базовой адаптацией наших общих с шимпанзе и бонобо предков, обеспечившей исходные предпосылки гоминизации [Бутовская, Файнберг, 1993].

    Важнейшей проблемой современной этологии является поиск причин, по которым социальные системы животных и человека всегда структурированы, причем чаще всего по иерархическому принципу. Реальная роль концепции доминирования для понимания сути социальных связей в со­циуме постоянно дискутируется . Сети отношений между особями описываются у животных и человека в понятиях родственных и репродуктивных связей, систем доминирования, индивидуальной избирательности. Они могyт перекрываться (например, ранговые, родственные и репродуктивные отношения), но могут и существовать независимо друг от друга (например, сети отношений подростка в семье и школе со сверстниками в современном человеческом обществе).

    Разумеется, следует со всей осторожностью применять прямые параллели при сравнительном анализе поведения животных и человека, ибо все уровни социальной сложности влияют друг на друга. Многие виды человеческой деятельности специфичны и носят символический характер, понять который можно, лишь обладая знаниями относительно социального опыта данного индивидуума и особенностей социально-культурной структуры общества [Еibl-Eibesfeldt, 1989], Тем не менее, неоспоримым достоинством этологического подхода при обсуждении проблем преемственности принципов социальной организации является унифицированность методов оценки и описания поведения приматов, включая человека, позволяющая объективно оценивать базовые параметры сходства и различия. Схема Р. Хайнда позволяет устранить основные недоразумения между представителями биологических и социaльных наук относительно возможностей сравнительного анализа поведения человека и животных и предсказать, на каких уровнях организации можно искать реальное сходство.

    Общая схема принятия решений. Виды и параметры экономических задач оптимизации и управления

    Любая задача по принятию решений характеризуется наличием некоторого количества лиц, которые имеют определенные возможности и преследуют определенные цели. Поэтому чтобы построить модель принятия решений необходимо ответить на вопросы:

    · кто принимает решения;

    · каковы цели принятия решения;

    · в чем состоит принятие решения;

    · определить круг вариантов;

    · при каких условиях принимается решение.

    Для того чтобы построить модель, нужно ввести некоторые обозначения.

    N – это множество всех сторон, принимающих решение. N=(1; n) , т.е. имеется n участников. Каждый участник называется лицом, принимающим решение (физическое лицо, юридическое лицо).

    Допустим, множество всех допустимых решений предварительно изучено и описано в виде неравенства (математически).

    Если обозначить через х 1 , х 2 ,…,х n представленные альтернативы, то процесс принятия решения сводится к следующему: каждое лицо выбирает конкретный элемент из всего множества решений, т. е. .

    В результате набор х 1 , х 2 ,…,х n можно назвать определенной ситуацией.

    Для оценки вектора с точки зрения преследуемых целей строится функция , которая называется целевой функцией, которая ставит в соответствие каждой ситуации числовые значения (оценки) . Например, доходы фирм в ситуации либо затраты тех же фирм в данной ситуации.

    Исходя из вышесказанного, цель i -ого лица, принимающего решение можно сформулировать так: выбрать такое , чтобы в ситуации х число будет либо максимальным, либо минимальным.

    Однако влияние на данную ситуацию других сторон усложняет процесс, т.е. происходит пересечение интересов отдельных лиц. Возникает конфликтность, которая выражается в том, что функция помимо х i зависит еще и от x j , . Поэтому в моделях принятия решений с несколькими участниками их цели приходится формализовать иначе, чем максимизация (минимизация) значений функции .

    Таким образом, общая схема задачи по принятию решений может быть сформулирована следующим образом:

    Это совокупность всех характеристик (условий), при которых приходится принимать решение.

    Если в формуле (*) N состоит только из одного элемента, а все условия и предпосылки исходной реальной задачи можно описать в виде множества допустимых решений, то получаем структуру оптимизационной или экстремальной задачи:

    Данная схема используется лицом, принимающим решение, как планирующая и с помощью нее можно описать две экстремальные задачи:

    Если в данной задаче учитывается фактор времени, то называется задачей оптимального управления.


    Если у лица, принимающего решение, существует несколько целей, то уравнение (*) будет иметь вид . В данном случае функции определены на одном и том же множестве Х. Такие задачи называют задачами многокритериальной оптимизации.

    Существуют задачи по принятию решений, которые получили название исходя из своего назначения: системы массового обслуживания, задачи сетевого и календарного планирования, теория надежности и т. д.

    Если элементы модели (*) не зависят от времени, т. е. процесс принятия решения является мгновенным, то задача называется статической, в противном случае – динамической.

    Если элементы (*) не содержат случайных величин, то задача является детерминированные, в противном случае – стохастические.

    Примеры задач:

    1. Задача оптимального раскроя

    Фирма изготавливает изделия из нескольких деталей (p) . Причем в одно изделие эти детали входят в количествах . С этой целью производится раскрой m партий. В i -ой партии имеется b i единиц материала. Каждую единицу материала можно раскроить n способами. При этом получается a ijn количество деталей. Требуется составить план раскроя, чтобы получить максимальное число изделий.

    2. Транспортная задача

    Имеется n поставщиков и m потребителей одного и того же продукта. Известен выпуск продукции у каждого поставщика и потребности в ней каждого потребителя, а также затраты на перевозки продукции от поставщика к потребителю. Требуется построить план перевозок с минимальными транспортными расходами с учетом пожеланий поставщиков и спроса потребителей.

    3. Задача о назначении на работу

    Имеется n работ и n исполнителей. Стоимость выполнения работы i исполнителем j равна c ij . Нужно распределить исполнителей на работы, чтобы минимизировать оплату труда.

    4. Задача о распределении вложений

    Имеется n проектов. Причем для j -ого проекта известен ожидаемый эффект от реализации d и необходимая величина капиталовложений g j . Общий объем капиталовложений нее может превышать заданной величины b . Требуется определить, какие проекты необходимо реализовать, чтобы суммарный эффект был наибольшим.

    5. Задача о размещении производства

    Планируется выпуск m видов продукции, которые могут производиться на n предприятиях. Издержки производства, сбыта единицы продукции, плановый объем годового производства и плановая стоимость единицы продукции каждого вида известны. Требуется из n предприятий выбрать такие m , каждое из которых будет производить один вид продукции.

    В задачах принятия решений под принципом оптимальности понимается совокупность правил, при помощи которых лицо, принимающее решение, определяет свои действия, причем таким образом, чтобы максимально обеспечить достижение определенной цели. Такое решение называется оптимальным.

    Конечная цель исследования любой задачи – это нахождение оптимального решения для всех лиц, их принимающих.

    Принцип оптимальности выбирается без учета конкретных условий принятия решений (количество участников, целей, возможностей, характер столкновения интересов).

    Формализация оптимального поведения – это один из сложных этапов математического моделирования.

    Разработка любого принципа оптимальности оправдана, если отвечает следующим требованиям:

    2. Существование оптимального решения при различных дополнительных предположениях.

    3. Возможность выявления отличительных признаков оптимальных решений для их обнаружения (необходимость и достаточность оптимальности).

    4. Наличие методов вычисления оптимального решения (точного или приблизительного).

    В теории принятия решений разработано большое количество формальных принципов оптимального поведения:

    1. Принцип максимизации (минимизации) применяется в основном в задачах математического программирования, рассчитанных на нахождение оптимальных минимума или максимума.

    2. Принцип свертки критериев применяется в основном в задачах при оптимизации многих критериев одним координирующим центром (задача многокритериальной оптимизации).

    Для каждого из критериев или целевых функций экспертным путем назначаются веса или числа , причем каждое из них положительное и их сумма равна 1. Каждое показывает важность или значимость своего критерия . Принимаемое решение должно максимизировать или минимизировать свертку критериев, причем решение х выбирается из множества Х.

    3. Принцип лексикографического предпочтения. Сначала критерий оптимальности ранжируется по важности и составляется в виде набора целевых функций . Некоторое решение х предпочтительнее решения , если выполняется одно из условий:

    Содержится n+1 уравнений. n+1 – когда все совпадают: .

    4. Принцип минимакса применяется при столкновении интересов противоборствующих сторон, т. е. в условиях конфликта. Каждое лицо, принимающее решение, для каждой своей стратегии рассчитывает гарантированный результат. Затем окончательно выбирает ту стратегию, для которой этот результат будет наибольшим. Такое действие не дает максимального выигрыша, однако является единственно разумным принципом в условиях конфликта. В частности исключается всякий риск.

    5. Принцип равновесия по Нэшу является обобщением принципа минимакса, когда во взаимодействии участвует много сторон, каждая из которых преследует свою цель, но прямого противостояния нет. Если количество лиц, принимающих решение, равно n , то набор выбранных ситуаций х 1 , х 2 ,…,х n называется равновесным, если одностороннее отклонение любого лица от этой ситуации, то может привести лишь к уменьшению его выигрыша. В ситуации равновесия участники не получают максимального выигрыша, но они даются придерживаться данной ситуации.

    6. Принцип оптимальности по Парето предполагает в качестве оптимальных те ситуации, в которых улучшение выигрыша отдельного участника невозможно без ухудшения выигрышей других участников. Данный принцип предъявляет более слабые требования к понятию оптимальности, чем принцип равновесия по Нэшу, поэтому парето-оптимальные ситуации существуют почти всегда.

    7. Принцип недоминирующих исходов является представителем многих принципов оптимальности в задачах коллективного принятия решений. Это приводит к понятию ядра решений. В данном случае все участники объединяются и совместными согласованными действиями максимизируют общий выигрыш. Принцип недоминируемости – один из принципов справедливого дележа между участниками общего выигрыша. Возникает ситуация, когда один из участников не может аргументировано возразить против предлагаемого способа дележа.

    8. Принцип устойчивости (угрозы и контругрозы). Каждая команда участников выдвигает свое предложение с определенными условиями. Если это условия не будут выполнены, то последуют определенные санкции. Оптимальным является решение, когда против всякой угрозы находится контругроза со стороны другой команды.

    9. Арбитражные схемы, основанные на положении конфликта и на решении его с помощью арбитражного судьи. Оптимальное решение строится при помощи системы аксиом, включающих в себя несколько принципов оптимальности.

    10. Принцип крайнего пессимизма или критерий Вальда. По этому принципу игра с природой или принятие решения в условиях неопределенности ведется как с разумным агрессивным противником, делающим все для того, чтобы помещать достигнуть определенного успеха.

    11. Принцип минимаксимального риска является пессимистическим по своей природе, но при выборе оптимальной стратегии ориентируется не на выигрыш, а на риск, т. е. риск определяется как разность между максимальным выигрышем и реальным выигрышем. Оптимальной считается величина минимального выигрыша.

    12. Принцип пессимизма-оптимизма или критерий Гурвица. Принцип использует максимальное взвешенное среднее между крайним оптимизмом и крайним пессимизмом. Варианты выбираются из субъективных соображений, исходя из опасности ситуации.

    Концепция динамической устойчивости заключается в следующем. Так как все изложенные принципы сформулированы относительно статистических задач, поэтому применение их в динамических задачах сопровождается осложнениями, т. к. любой принцип оптимальности, выбранный в начальном состоянии, оставался оптимальным до конца динамического процесса. Такое свойство называется динамической устойчивостью и может рассматриваться как принцип реализуемости статистических принципов оптимального поведения в динамических моделях принятия решений.

    Поведение, которое кажется явно адаптивным, или хорошо спланированным, может быть либо результатом использования животным простейших эмпирических правил поведения, либо представлять собой когнитивное, или намеренное, поведение (см. разд. 26.7). Например, ребенок может пересечь улицу в соответствии со строгими правилами уличного движения. Если ребенка хорошо обучили, то его поведение при переходе дороги будет автоматизированным. Взрослый же человек, который не обучался этим правилам, например иностранец, будет обдумывать, как перейти улицу, оценивать скорость и характер движения приближающегося транспорта и т. д. Внешняя картина поведения ребенка и взрослого при переходе через улицу может быть практически неотличимой, но в одном случае это поведение осуществляется на основе простейших эмпирических правил, а в другом - на основе познавания.

    Можно обеспечить оптимальность поведения посредством простого набора правил. Пример такого рода мы находим в работе Грина (Green, 1983), проанализировавшего правила остановки, которые должны обеспечивать оптимальность пищедобывательного поведения. В своей работе Грин предположил, что животные-жертвы распределены по различным участкам земли, которые различаются по качеству, и на лучших из них хищники гораздо быстрее ловят свою добычу. В разных условиях среды распределение участков по качеству будет различным. Предполагается, что хищник в состоянии различать типы кормных участков, только оценивая свой успех на каждом из них. Хищник не возвращается на тот участок, где он уже побывал, и систематически обследует каждый участок до тех пор, пока не решит оставить его и перебраться на другой.

    Оптимальную стратегию пищедобывания можно охарактеризовать правилом остановки, которое определяет, когда именно хищнику следует оставить данный участок. В любое время хищник может решить, уйти или остаться на данном участке, чтобы продолжать поиски жертвы. Грин показывает, что наилучшее правило остановки - это то, в основу которого положено количество добычи как функция времени, потраченного на обследование данного участка. Альтернативные правила остановки включают в себя: наивную стратегию, при которой хищник полагается на знание средней вероятности обнаружения жертвы на каждом участке; всеведущую стратегию, при которой хищник может оценить качество каждого участка, не обследуя его, и таким путем может избежать бедных добычей участков, и, наконец, стратегию учета мгновенной скорости пищедобывания. При этой стратегии хищник покидает участок охоты, когда эта скорость падает ниже критического уровня. Наилучшая стратегия, по Грину, подразумевает оценку качества участка по мере его обследования. Эта стратегия продуктивнее, чем наивная стратегия и стратегия учета мгновенной скорости пищедобыва-


    ния. Она также более продуктивна, чем всеведущая стратегия, потому что предъявляет меньше требований к способности отдельного животного производить расчеты. Стратегию Грина можно представить в виде простого правила: оставаться на участке столько времени, пока больше половины обследованных мест приносит добычу, в противном случае - уходить. Эта стратегия может быть осуществлена посредством простого механизма.

    Модели Грина (Green, 1980; 1983) и Вааге (Waage, 1979) дают сходные результаты. Однако при этом важно помнить, что у Грина это функциональная модель, которая точно определяет, что именно животному следует делать, чтобы достигнуть наилучшего результата. Модель Вааге механистическая, и она построена на основе представлений о непосредственных причинах возникновения поведения.

    Один из методов, с помощью которого можно определить, следует ли животное в выборе своего решения тем или иным фиксированным правилам, состоит в том, чтобы каким-то образом избирательно вмешиваться в его поведение. Например, при исследовании поведения роющих ос (Ammophila campestris) Берендс (Baerends, 1941) обнаружил, что перед тем, как отложить яйцо, самка роет норку, убивает или парализует гусеницу бабочки, несет ее к норке, откладывает на гусеницу яйцо и прячет ее в норке. Эту процедуру самка осы повторяет затем при откладывании второго и каждого последующего яйца. Тем временем созревает первое яйцо, и личинка начинает пожирать гусеницу. Теперь оса возвращается к первой норке и добавляет в нее новых гусениц. После этого в зависимости от обстоятельств она может приступить к изготовлению новой норки или будет снабжать гусеницами вторую норку. Таким образом самка осы может обслуживать до пяти гнезд одновременно (рис. 25.16).

    Берендс обнаружил, что осы каждое утро проверяют все норки, прежде чем отправиться в свои «охотничьи угодья». Забирая гусениц из норки, Берендс мог заставить осу приносить больше пищи, чем обычно; добавляя гусениц, он мог заставить ее приносить меньше пищи. Однако он мог таким образом управлять поведением осы только в том случае, если производил изменения в гнезде перед первым ежедневным посещением норки осой. Если же такие изменения совершались в течение дня после этого момента, они не вызывали никакого эффекта. По-видимому, самка осы руководствуется какими-то простыми правилами. Существует стандартный порядок действий, необходимых для откладывания яйца, который предусматривает рытье норки и заготовку гусеницы. Кроме того, имеется стандартный распорядок проверки ранним утром всех норок, в ходе которого обычно устанавливается, в какое гнездо в течение дня необходимо принести пищу. И наконец, существует стандартный порядок прекращения этой деятельности, в соответствии с которым оса закрывает гнездовую норку, когда в ней окажется достаточное число гусениц. Хотя она и способна при посещении гнезда оценить количество запасенной в нем пищи, она не всегда использует эту способность. Более того, каждая из стандартных последовательностей действий, будучи начата, продолжается до полного завершения. Так, например, оса будет приносить и прино-


    Рис. 25.16. Диаграмма гнездового поведения роющей осы (Ammophila). (По Baerends, 1941.)

    сить в гнездо гусениц, если их систематически каждый раз удалять из гнезда, как только оса их принесет. Этот пример показывает, что сложное поведение может быть запрограммировано в виде набора жестких правил. Оса ведет себя наподобие автомата, хотя у нее и есть некоторые стандартные программы поведения, позволяющие ей выходить из затруднительного положения, например удалять из норки какие-то препятствия.

    Как мы уже видели ранее, прерывание поведения животного при определенных обстоятельствах маскирует поведение, которое должно было бы проявиться, если бы не было этого перерыва. Такая ситуация разделения времени предполагает, что животное следует определенным правилам, которые определяют организацию и приоритетность поведенческих актов в общей картине поведения. Рассмотрим конкретный пример. Когда голодная горлица (Streptopelia) ест, либо выбирая зерна из кучи, либо получая пищу в камере Скиннера, в ее поведении можно наблюдать типичные паузы длительностью в несколько минут (см. рис. 25.11). Что будет делать горлица во время этих пауз, зависит от обстоятельств. Если птица имеет доступ к воде, она будет пить. В противном случае она может чистить перья или просто неподвижно стоять. В экспериментальных условиях было показано, что на время возникновения этих пауз никакого влияния не оказывает манипулирование мотивационными факторами вторичного приоритета, например изменением уровня жажды. В одном из экспериментов голодным горлицам к каждому крылу прикрепили по канцелярской скрепке. Во время еды горлицы не обращали на скрепки никакого внимания, тогда как во время пауз они пытались от них отделаться. Однако наличие канцелярских скрепок не оказывало влияния на характер пищевого поведения и не меняло временного распределения пауз (McFarland, 1970b). Создается впечатление, что в пищевом поведении горлицы как бы запрограммированы на строго определенное время паузы и что правила, которые регулируют пищевое поведение горлиц, не находятся под каким бы то ни было влиянием со стороны других мотивационных факторов, например жажды или стремления чистить перья, если только эти тенденции не станут сильнее, чем пищевая. Это типичный случай явления разделения времени.


    Рис. 25.17. Граница между состояниями животного, в которых доминируют голод и жажда.

    Если каким-то путем прервать пищевое поведение голодной горлицы, то обычно после перерыва она продолжит это поведение. Но если прервать процесс питья воды, то, как правило, он будет маскироваться, если перерыв будет достаточно большим (McFarland, Lloyd, 1973). В экспериментальной ситуации с инструментальным поведением, где горлицы для получения пищи и воды должны клевать светящиеся клавиши, прерывания текущей деятельности можно добиться простым выключением подсветки клавиши. Птицы быстро научатся прекращать клевание, когда эти клавиши не светятся. В условиях свободного пищевого и питьевого поведения прерывания поведения можно достигнуть, если экспериментальную комнату примерно на минуту погрузить в темноту. При сравнении оказалось, что эти два типа прерывания деятельности горлиц оказывают одинаковый эффект (Larkin, McFarland, 1978).

    Разделение времени при пищевом и питьевом поведении горлиц послужило объектом многочисленных экспериментов, целью которых было обнаружить правила, на основе которых птица принимает решение, есть ей или пить. Результаты показывают, что, во-первых, в экспериментах может доминировать либо питьевая, либо пищевая деятельность (McFarland, Lloyd, 1973; McFarland, 1974). Во-вторых, линия, отражающая границу (рис. 25.17) между доминированием голода и доминированием жажды, не меняет своего положения ни при повторных опытах, ни при различных начальных уровнях голода и жажды животного, ни при изменении результатов пищевого и питьевого поведения (Sibly, McCleery, 1976). Однако если в ходе эксперимента изменять мотивационное состояние птицы, то может показаться, что произойдет поворот графика, отражающего границу между доминирующими состояниями (рис. 25.18). Теоретический анализ этой ситуации показывает, что никакого реального изменения в положении границы доминирующих состояний не происходит. Это кажущееся изменение обусловлено используемой экспериментатором системой координат, потому что мотивационное состояние животного обычно изображается в двух измерениях, тогда как здесь необходимо учитывать и другие измерения (McFarland, Sibly, 1975). Величина этого кажущегося поворота границы доминирующих состояний оказалась полезным показателем для измерения силы мотивационных факторов, таких, как величины привлекательности пищевого и питьевого подкреплений (Sibly, 1975), эффективность внешних стимулов, которые сиг-


    нализируют о доступности пищи и воды (McFarland, Sibly, 1975; Beardsley, 1983), и затраты (оцениваемые самой птицей) на смену пищевого поведения на питьевое и наоборот (Larkin, McFarland, 1978). В целом создается впечатление, что и внутренние, и внешние факторы оказывают какое-то влияние на. тенденции пищевого и питьевого поведения и что эти тенденции конкурируют за доминирование (McFarland, 1974). Заняв доминирующее положение, победившая система периодически предоставляет время для осуществления другой (субдоминантной) деятельности. Почему поведение организовано именно таким образом, остается загадкой.

    Вполне возможно, что в пищевом поведении горлиц паузы представляют собой часть стратегии поведения, направленной на обнаружение хищников. Находясь в стае, отдельные птицы имеют возможность тратить больше времени на добывание пищи и меньше - на то, чтобы следить, не появится ли хищник (Barnard, 1980; Bertram, 1980; Elgar, Catterall, 1981). Лендрем (Lendrem, 1983) обнаружил, что горлицы, питаясь в одиночку, тратят около 25% времени из двухминутного периода пищевого поведения на то, что оглядываются по сторонам, а когда рядом есть другие птицы - около 20%. Однако эта разница была гораздо более выраженной, если горлицы незадолго до этого видели поблизости хищника (хорька). В этой ситуации одинокие горлицы тратят около половины времени на то, чтобы осматриваться вокруг, тогда как в присутствии двух других птиц у них уходит на это только 25% времени. Время, затрачиваемое не на добывание пищи, уменьшалось еще больше, когда число птиц в стае возрастало. По мере увеличения размера стаи горлицы получали пищу быстрее, в то же время общая скорость добывания пищи снижалась, если они недавно видели хищника. Как показывает детальный анализ пищевого поведения горлиц, в ситуациях риска у них снижается скорость добывания пищи, тогда как паузы между приемами пищи увеличиваются. Таким образом, они питаются медленнее, когда находятся одни в незнакомом окружении и вскоре после того, как видели хищника. Особенно увеличивается при этом период времени после каждого клевка, когда горлица стоит с поднятой головой; возможно, что это повышает способность птицы заметить хищников.

    Скорость добывания пищи снижается также и в том случае, когда горлицам приходится отличать пригодную пищу от непригодной. Добавляя хлорид лития к пище горлиц в сочетании с определенными условиями кормления, можно научить этих птиц, как и многих других животных, избегать пшеничных зерен, окрашенных в определенный цвет (Lendrem, McFarland, 1985). Наученные птицы ведут себя таким образом, как если бы зерна этого цвета были ядовитыми. Например, одни птицы избегают желтых зерен, а другие - красных. Когда таким горлицам дают смесь красных и желтых зерен, им приходится различать эти два типа зерен, чтобы избежать зерен того цвета, к которому у них образовалось отвращение. Птицы, которые добывают пищу из смеси «ядовитых» и безвредных зерен, питаются медленнее, чем птицы, которым дается смесь из «неядовитых» зерен различного цвета (Lendrem, McFarland, 1985).


    Если горлица питается медленнее обычного, поскольку ей приходится отличать безвредные зерна от ядовитых, то можно думать, что у нее ослаблена способность обнаруживать хищников, поскольку она обращает больше внимания на пищу. На самом же деле скорость реагирования горлиц на пролетающую над их головой модель ястреба повышается, если горлицам дают смесь ядовитых и безвредных зерен (Lendrem, McFarland, 1985). Птицы, которым предварительно показали хищника (и которые поэтому клюют зерна с пониженной скоростью), быстрее реагируют на модель ястреба, чем птицы, которым приходится отличать безвредную пищу от ядовитой. Таким образом, создается впечатление, что более медленное питание, какой бы причиной оно не вызывалось, увеличивает способность птицы обнаруживать хищников. Эти данные согласуются с представлением о том, что высокая скорость добывания пищи (или другого поведения) связана с большими затратами.

    Что же произойдет, если мы еще усложним задачу по различению зерен, положив их на таком фоне, где они будут плохо различимы? Как и следовало ожидать, произойдет дальнейшее снижение скорости пищевого поведения (рис. 25.19). Отчасти это может быть связано с тем, что птицы должны обращать больше внимания на добывание пищи, но это может быть и проявлением активной тактики, направленной на то, чтобы не терять бдительности. Горлицы, которые выбирают безвредные зерна из смеси с ядовитыми на таком фоне, где они плохо различимы, быстрее замечают модель ястреба, чем птицы, выбирающие хорошо различимые зерна (рис. 25.20) (Lendrem, McFarland, 1985). Однако птицы, которые выбирают подходящие зерна в условиях низкой их различимости, совершают больше ошибок (едят больше ядовитых зерен) и реже делают паузы в пищевом поведении, чем птицы, питающиеся хорошо различимыми зернами. Таким образом, совершенно очевидно, что существует определенный баланс между требованиями бдительности и требованиями пищедобывания.

    В заключение следует сказать, что, по всей вероятности, горлицы, которые по-

    Рис. 25.19. Скорость поглощения пищи горлицами, которым была предложена смесь «ядовитых» и безвредных зерен, в условиях, когда зерна этих двух типов трудно (низкая различимость) или легко (высокая различимость) отличить друг от друга. (Lendrem, McFarland, 1985.)

    Рис. 25.20. Латентные периоды реакции на модель ястреба у горлиц, которые питаются в условиях низкой и высокой различимости пищи (рис. 25.19). Обратите внимание на то, что горлицы в условиях низкой различимости зерен хотя и питаются медленнее, зато быстрее реагируют на потенциального хищника. Эти результаты позволяют предположить, что пониженная скорость поглощения пищи при поедании плохо различимого зерна обусловлена не тем, что для различения зерен птица должна сосредоточить на этом все внимание, а скорее тем. что эта ситуация более опасна (вследствие повышенной вероятности проглотить «ядовитое» зерно), и поэтому горлицы обращают больше внимания на окружающую обстановку, в целом. (По Lendrem, McFarland, 1985.)


    едают пищу быстро, имеют меньше шансов заметить хищников. Когда горлицы настороженны, т. е. когда они находятся в незнакомой обстановке, или в одиночестве, или в ситуации, где они недавно видели хищника, горлицы поедают пищу медленнее. Однако у горлиц существует целый ряд различных способов, с помощью которых они могут снизить общую скорость поедания пищи. Например, они имеют возможность чаще делать паузы, удлинять их или уменьшать скорость собственно поедания пищи. Эти способы могут увеличить шансы заметить хищника. Есть некоторые указания на то, что эти различные методы компенсируют друг друга (Lendrem, McFarland, 1985). Вполне возможно,

    что горлицы полагаются на то, что смогут обнаружить необычное движение во время подъема головы после каждого клевка, а паузы делают, чтобы время от времени оглядеться вокруг. Не исключено, что, делая паузы в клевании, птица может потратить некоторое время на чистку перьев или питье, - это пример феномена, называемого разделением времени. В настоящее время мы не обладаем достаточными знаниями о зрении птиц, чтобы подтвердить эти гипотезы. Мы также не знаем, используют ли птицы какой-то сложный набор правил принятия решений или же их поведение регулируется посредством когнитивных процессов.

    ДЛЯ ЗАПОМИНАНИЯ

    1. Животные могут принимать решения на основе простых эмпирических правил, которые помогают им приспособиться к конкретным особенностям окружающей среды.

    2. Если при манипулировании второй по приоритету активностью изменяется распределение во времени переключений животного с одной деятельности на другую, то можно сделать вывод, что эти переключения обусловлены конкуренцией мотиваций. Если же это распределение не меняется, то такие переключения вызваны растормаживанием.

    3. В том случае, когда момент начала и продолжительность проявления какой-то деятельности регулируются другой деятельностью, можно говорить, что поведение организовано в режиме разделения времени.

    4. Принятие оптимального решения животным реализуется в последовательности поведенческих актов, которая максимизирует некоторый показатель приспособленности организма при существующих условиях. Любое нарушение взаимного соответствия между животным и его средой обитания будет приводить к тому, что такая максимальная приспособленность будет редко достигаться. Однако животные могут использовать такие правила принятия решения, что их поведение будет близким к оптимальному.

    Krebs J. R., McCleery R. //., 1984. Optimisation in behavioural ecology. In: Krebs J. R., Davies N. B. (eds), Behavioural Ecology, 2nd edn, Oxford, Blackwell Scientific Publications.


    Под принципом оптимальности понимается та совокупность правил, при помощи которых ЛПР определяет свое действие (решение, альтернативу, стратегию, управленческое решение), наилучшим образом способствующее достижению поставленной им цели. Принцип оптимальности выбирается исходя из учета конкретных условий принятия решения: количества участников, их возможностей и целей, характера столкновения интересов (антагонизм, неантагонизм, кооперация и т.п.).

    В моделях принятия решения, особенно в теории игр, разработано большое число формальных принципов оптимального поведения. Мы здесь остановимся лишь на некоторых из них.

    Принцип максимизации (минимизации). Такой принцип применяется, в основном, в задачах математического программирования (см. (2) - (4)).

    Принцип свертки критериев. Применяется при "оптимизации"" многих критериев одним координирующим центром (задача многокритериальной оптимизации (5)).Для каждого из критериев (целевых функций)

    f 1 (u),...,f n (u)

    экспертным путем назначаются "веса" (числа)

    причем α i показывает "важность или значимость" критерияf. Далее решениеx* из множества допустимых решений Х выбирается так, чтобы максимизировать (или минимизировать) свертку критериев:

    Принцип лексикографического предпочтения. Это еще один принцип оптимальности в задачах многокритериальной оптимизации. Сначала критерии ранжируются по "важности". Пусть такая ранжировка составлена:

    f 1 (x),f 2 (x),...,f n (x)

    Решение х*Х "лучше" решения хХ в смысле лексикографического предпочтения, если выполнено одно изn+1 условий:

      f 1 (x*)>f 1 (x);

      f 1 (x*)=f 1 (x), f 2 (x*)>f 2 (x);

      f 1 (x*)=f 1 (x), f 2 (x*)=f 2 (x), f 3 (x*)>f 3 (x);

    ………………

      f i (x*)=f i (x) для i=1,…,n-1, f n (x*)>f n (x);

    n+1) f i (x*)=f i (x) для i=1,…,n.

    Принцип минимакса. Применяется при столкновении интересов двух противоборствующих сторон (антагонистический конфликт). Каждое ЛПР сначала для каждой своей стратегии (альтернативы) вычисляет "гарантированный" результат, затем окончательно выбирает ту стратегию, для которой этот результат наибольший по сравнению с другими его стратегиями. Такое действие не дает ЛПР "максимальный выигрыш", однако является единственным разумным принципом оптимальности в условиях антагонистического конфликта. В частности, исключен всякий риск.

    Принцип равновесия. Это обобщение принципа минимакса, когда во взаимодействии участвуют много сторон, преследующих каждыйсвою цель (прямого противостояния нет). Пусть число ЛПР (участников неантагонистического конфликта) естьn. Набор выбранных стратегий (ситуация)x 1 *,x 2 *,…,x n * называется равновесным, если одностороннее отклонение любого ЛПР от этой ситуации может привести разве лишь к уменьшению его же "выигрыша". В ситуации равновесия участники не получают «максимального» выигрыша, но они вынуждены придерживаться ее.

    Принцип оптимальности по Парето. Данный принцип предполагает в качестве оптимальных те ситуации (наборы стратегий х 1 ,…,x n), в которых улучшение «выигрыша» отдельного участника невозможно без ухудшения «выигрышей» остальных участников. Этот принцип предъявляет слабые требования к понятию оптимальности, чем принцип равновесия. Поэтому Парето-оптимальные ситуации существуют почти всегда.

    Принцип недоминируемых исходов . Этот принцип является представителем многих принципов оптимальности в кооперативных играх (коллективное принятие решений) и приводит к понятию "ядра" решений. Все участники объединяются и совместными согласованными действиями максимизируют «общий выигрыш». Принцип недоминируемости -один из принципов ""справедливого"" дележа между участниками. Это та ситуация, когда ни один из участников не может аргументировано возразить против предлагаемого дележа (элемента "ядра"). Существуют и другие принципы «оптимального» дележа общего суммарного выигрыша.

    Принципы устойчивости (угрозы и контругрозы). Идея всех принципов устойчивости на основе угроз и контругроз заключается в следующем. Каждая коалиция участников выдвигает свое предложение, сопровождая его реальной угрозой: если предложение не будет принято остальными участниками, то будут предприняты такие действия, которые ухудшают положение остальных участни­ков и не ухудшают (возможно улучшают) положение угрожающей коалиции. Оптимальным считается то решение, в условиях которого против всякой угрозы любой коалиции найдется контругроза со стороны какой-то коалиции.

    Арбитражные схемы. Экономические конфликты наводят на мысль об "общественном арбитре". Нежелательно, чтобы столкновения интересов переходили, например, воткрытые угрозы и контругрозы. Должны существовать социальные механизмы, которые позволяли бы учитывать предпочтения и стратегические возможности каждого участника и обеспечили бы "справедливое" решение конфликта. Такой предварительный механизм, будь то отдельное лицо или система голосования, называется арбитром. В теории игр оптимальное, в смысле арбитражной схемы, решение строится при помощи системы аксиом, включающих такие понятия, как статус-кво, оптимальность по Парето, линейность альтернатив, независимость от "рангов" и т.д.

    Рассмотрим далее вопросы оптимального принятия решения в условиях неопределенности. Для выработки оптимального поведения ЛПР такую ситуацию полезно моделировать, как антагонистическую игру двух лиц, где в качестве противника ЛПР рассматривается природа. Последняя наделяется всеми мыслимыми в данных условиях возможностями.

    В "играх с природой" существуют свои специфические (хотя и напоминающие принцип минимакса) принципы оптимального выбора решения.

    Принцип крайнего пессимизма (критерий Вальда). Согласно этому принципу игра с природой (принятие решения в условиях неопределенности) ведется как игра с разумным, агрессивным противником, делающим все для того, чтобы помешать нам достигнуть успеха. Оптимальной считается стратегия ЛПР, при которой гарантируется выигрыш, не меньший, чем "разрешенный природой".

    Принцип минимаксного риска (критерий Сэвиджа). Этот принцип также пессимистический, но при выборе оптимальной стратегии советует ориентироваться не на "выигрыш", а на риск. Риск определяется как разность между максимальным выигрышем ЛПР (при условии полной информации о состоянии природы) и реальным выигрышем (при незнании состояния природы). В качестве оптимальной выбирается та стратегия, при которой величина риска минимальна.

    Принцип пессимизма - оптимизма (критерии Гурвица). Этот критерий рекомендует при выборе решения не руководствоваться ни крайним пессимизмом («всегда рассчитывай на худшее!»),ни крайним оптимизмом ("авось кривая вывезет!").Согласно этому критерию максимизируется взвешенное среднее между выигрышами крайнего пессимизма и крайнего оптимизма. Причем «вес» выбирается из субъективных соображений об опасности ситуаций.

    Концепция динамической устойчивости. Все изложенные выше принципы оптимальности сформулированы относительно статических задач принятия решения. Попытка применения их в динамических задачах может сопровождаться всевозможными осложнениями.

    Главное -это особенности динамических процессов. Нужно, чтобы тот или иной принцип оптимальности, выбранный в начальном состоянии процесса (в начальный момент времени), оставался оптимальным в любом текущем состоянии (в любой момент времени) до конца динамического процесса. Этот принцип называется динамической устойчивостью.

    © 2005-2017, HOCHU.UA