Горизонты техники для детей, 1973 №1

Выбор наилучшего

«Глагол оптимизировать родственен слову оптимист, для которого мы находим в словаре следующее объяснение: «Бодрый, уверенный в благополучном исходе, жизнерадостный человек»… И хотя само слово оптимизация не определяется, существительное оптимум объясняется как «наилучший или благоприятный уровень, размеры, количество и т. д.»

Этими словами начиналась глава об оптимизации в одном сугубо специальном труде, написанном в 1965 году, когда новое направление в научных разработках только-только «выкристаллизовывалось». Теперь же вы можете прочитать в справочника пусть сухое, но точное определение: оптимизация — процесс придания чему-либо наиболее выгодных характеристик, при которых достигается максимальное или минимальное его значение. Проще говоря, оптимизация — нахождение оптимума в разных случаях.

За примерами далеко ходить не стоит. Вспомним просто свои разговоры. как часто мы говорим: надо, чтобы задание было сделано верно; надо добиться, чтобы двигатель работал в лучшем режиме; надо экономнее использовать время: надо… и так далее. Что значат все эти «лучше". «вернее», «экономнее»? Они все отвечают одному требованию: сделать что-либо наилучшим образом при заданных условиях, сделать так, чтобы получить наилучший результат.

В каждодневной практике люди самых различных специальностей сталкиваются с проблемой оптимального, проблемой оптимизации.

Механики ищут пути для поддержания наивыгоднейшего числа оборотов в машине.

Сталевары беспокоятся о правильном ходе плавки.

Пилоты неукоснительно обеспечивают заданный режим движения самолета.

Штурманы озабочены достижением порта назначения — по кратчайшему пути.

Портные стараются целесообразнее использовать площадь раскраиваемого материала.

Программисты, составляя программы для электронно-вычислительных машин, стремятся сократить число команд и операций.

Список этот можно продолжать и дальше, перебирая одну за другой все профессии, поскольку что бы человек ни делал, он стремится свое дело сделать наилучшим образом.

Добиться желаемого результата, как правило, можно разными способами. Как решить, какой из них самый выгодный, самый оптимальный?

Представьте себе, что вы — руководитель той самой организации, которая решает, какой проект жилого дома признать целесообразным для застройки крупных городов: пяти, — девяти-, двенадцати- или шестнадцатиэтажный?

Бесспорно, вы не будете оперировать только такими «вкусовыми» категориями как: «мне нравится низкий дом» или «мне нравится высокий дом».

Вы приметесь взвешивать все за и против, начнете производить анализ расчетов. После чего станет ясным, что пятиэтажный дом при строительстве обходится дешевле.

Но тут же вы увидите, что стоимость подведения воды, газа, телефона, электричества, строительства подъездных путей, обеспечения жителей пассажирским транспортом обходится дорого. И дешевизна самого дома «съедается» дороговизной его обеспечения. Лучше все коммуникации подводить один раз к шестнадцатиэтажному дому, чем три раза к пятиэтажным.

Из этого, конечно, несколько упрощенного, примера ясно — при отыскании оптимума всегда нужно представлять «условия», при которых надо его отыскивать. Поэтому ученые всегда оговаривают, что задаче «оценивания» всегда сопутствуют ограничения: конечный запас горючего, строго заданная скорость, сумма средств, отпущенная на проект машины и так далее и так далее.

Иногда оптимальный вариант надо выбрать однажды, как в случае с домом. Иногда оптимизация нужна непрерывно на длительном отрезке времени. Именно такой должна быть работа вычислительного устройства, которое контролирует процесс управления, допустим, автоматической линией. Оно должно ежесекундно быть начеку, в любой момент времени регулировать режим работы, замечая и реагируя на любое изменение и в самом объекте, и в окружающей среде.

Оптимизация помогает нам разбираться не только в том, «что лучше;», но и «как лучше».

Как лучше поступить, волнует не только школьника, которому очень хочется посмотреть футбольный матч и именно во время подготовки к экзамену.

Такого же класса задачи стоят перед руководителем предприятия: какие станки приобрести — самые совершенные, но очень дорогие, или подешевле, но менее совершенные.

Заметили, какой бы пример мы ни взяли, везде необходимо провести обоснованный выбор, сопоставить выигрыш и потери? А чтобы правильно определить выигрыш и потери, нужно дать объективную оценку всех преимуществ и всех недостатков каждого из рассматриваемых вариантов.

Каждый из нас знает по собственному опыту, как всякий раз бывает трудно «учесть все количественно», т. е. учесть все факторы, влияющие на решение, эти многочисленные за и против.

Представляете, какова же трудность принятия решения по кардинальным вопросам, касающимся, например, оценки проекта конструкции сложного агрегата, большой автоматической линии или целой отрасли промышленности?

Но трудности трудностями, а вопросы эти сейчас решаются, и решаются успешно, с помощью теории оптимизации.

В основе новой теории лежит золотое правило: сопоставляются различные решения, представленные своими оптимальными вариантами — сравнивается лучшее с лучшим. Иначе, сравнивая лучшую в мире телегу с худшим в мире автомобилем, нетрудно убедиться в преимуществах гужевого транспорта. Сравнивать нужно только «лучшую телегу» с «лучшим автомобилем», отыскав для одной и для другого оптимальные параметры.

Помните, мы с вами говорили, что теория оптимизации «зашагала по жизни» совсем недавно? Вы будете правы, если свяжете ее развитие с развитием электронно-вычислительных машин. И это вполне закономерно. Любая задача на оптимальное решение требует перебора вариантов, те, в свою очередь, перебора и оценки многих данных, фактов, характеристик — огромного объема информации. А при сборе и обработке информации нет у человека помощника надежнее и оперативнее электронно-вычислительной машины.

ВИКТОР ПЕКЕЛИС