Cтраница 2
Рассмотрим станцию с тремя рабочими и одним резервным агрегатом. Предположим, что имеется одна ремонтная бригада ( ремонтируется одновременно не более одного агрегата), время наработки агрегата распределено по экспоненциальному закону, а время ремонта имеет произвольный закон распределения. Марковским свойством обладают моменты восстановления агрегатов и моменты отказов при условии, что нет ремонтируемых агрегатов. Момент выхода из строя агрегата не будет обладать марковским свойством, если в этот момент другой агрегат ремонтируется; дальнейшее поведение системы зависит от того, сколько времени уже длится ремонт. [16]
Как видно, в уравнении движения не учтены инерционные потери. Несмотря на значительные скорости потоков при глушении фонтанов, величина инерционных сил, как показывают оценки, незначительна и составляет почти на всем протяжении процесса сотые доли от сил трения. Правда, учет инерционного члена качественно изменяет систему дифференциальных уравнений и даваемых ею решений. В частности, при мгновенном включении источника ( см. условие (3.1)) возникнут волны, которые, однако, быстро затухают и дальнейшее поведение системы определяют балансом сил веса и трения. Следует также иметь в виду, что указанное скачкообразное изменение расхода является идеализацией действительного положения вещей, гак как фактически переход на закачку с постоянным расходом Q3 всегда осуществляется за конечное время. [17]
Для того, чтобы показать, как применять регенерирующие процессы для решения прикладных задач, воспользуемся сначала прежним примером: рассмотрим цех с 2 рабочими агрегатами и 1 резервным, ремонт которых производится 1 бригадой. Процесс характеризуется наличием мхшентов, обладающих марковским свойством: дальнейшее развитие процесса не зависит от предыстории. Состояния, в которые попадает система после этих моментов, называются марковскими. Марковским свойством обладают моменты восстановления агрегатов и такие моменты возникновения отказов, когда нет находящихся в ремонте агрегатов. Момент выхода из строя агрегата не будет обладать марковским свойством, если при этом другой агрегат ремонтируется: дальнейшее поведение системы зависит от того, сколько времени уже длится ремонт. [18]
Такое управление называется программным. При этом способе управления игнорируется то, как в действительности протекает соответствующий этому управлению процесс. Однако программный способ управления на практике, вообще говоря, может не обеспечивать достижение цели управления по следующей причине. В силу приближенности модели управляемого процесса, на основании которой рассчитывалось программное управление, наличия непредвиденных возмущений и неполного знания среды, в которой протекает процесс, реальное движение не будет совпадать с рассчитанным. Поскольку состояние полностью предопределяет дальнейшее поведение системы, в моменты корректирования реального движения управление можно уточнять в соответствии с состоянием, в котором в эти моменты находится система. [19]
Технологии, о которых идет речь, основываются на нелинейных методах анализа экономической и финансовой информации. В условиях возрастающей неуправляемости мировых процессов в финансовой сфере традиционные ( читай, линейные) методы все чаще оказываются неспособными распознать ключевые переломы в тенденциях рынка. Разочарование в этих методах заставило вспомнить о некогда казавшейся невероятной идее, согласно которой изменение рыночных показателей во времени не есть чисто случайное блуждание, а размеры ожидаемых доходов и / или характеристики неустойчивости ( волатильности) можно пытаться находить при помощи более мощных методов. Общей чертой новых методов является возможность распознавания образов и вывода обобщающих правил. Про методы обоих видов говорят, что они управляются данными, в противоположность подходу, основанному на применении правил, который принят в экспертных системах. Системы, основанные на знаниях, обладают тем недостатком, что построенные на их основе методы торговли оказываются довольно негибкими. Наконец, совершенно новый взгляд на мир предлагает теория динамических систем. С ее помощью в явлениях, ранее считавшихся случайными, удается обнаружить порядок или некоторую структуру. Основное предположение здесь состоит в том, что поведение системы есть результат множества нелинейных взаимодействий, вследствие чего даже небольшое изменение начальных данных может привести к совершенно другому дальнейшему поведению системы. [20]