Cтраница 2
Если структура функционала (2.1) заранее неизвестна ( а эта ситуация ближе к исходной), то обычные и, в частности, регулярные итеративные процедуры минимизации функционала (2.1) теряют силу. Единственно возможным в этих условиях является адаптивный подход - подход, ориентированный на решение проблемы оптимальности в отсутствие априорной информации без предварительного задания детерминированных и вероятностных характеристик системы. В данном случае для восполнения недостающей начальной информации активно используется текущая информация о системе. Реализация адаптивного подхода, как правило, ориентирована на алгоритмические методы оптимизации. [16]
Априорная информация может быть получена в результате предварительного теоретического или экспериментального исследования. Она является исходной при решении любых физических задач и, в частности, при рассмотрении проблемы оптимальности. [17]
При этом подходе для восполнения недостающей информации активно используется текущая информация. В § 7.5 автоматические системы, использующие дополнительную текущую информацию для оптимального управления, были определены как адаптивные. По аналогии подход к решению проблемы оптимальности в условиях неопределенности при активном использовании текущей информации называется адаптивным. [18]
Нужно учитывать также важность быстрого внедрения вновь созданных алгоритмов для самой задачи отыскания оптимальных методов решения. Дело в том, что анализ результатов расчетов часто может указать на необходимость изменения класса рассматриваемых задач и открыть путь для новых теоретических исследований. Мы видим, что подход к проблеме оптимальности должен носить динамический характер: должны строиться оптимальные методы или близкие к ним для все новых классов задач, предъявляемых наукой и техникой при изменении возможностей, предоставляемых ЭВМ. [19]
Нужно учитывать такясе важность быстрого внедрения вновь созданных алгоритмов для самой задачи отыскания оптимальных методов решения. Дело в том, что анализ результатов расчетов может указать на необходимость изменения класса рассматриваемых задач и открыть путь для новых теоретических исследований. Мы видим, что подход к проблеме оптимальности должен носить динамический характер: должны строиться оптимальные или близкие к ним методы для все новых классов задач, предъявляемых наукой и техникой, при изменении возможностей, предоставляемых ЭВМ. [20]
Теперь самое время признаться, что книга, которую вы сейчас раскрыли, хотя и называется популярной, но отнюдь не является столь же остроумной и занимательной. Если вы хоть немного знакомы с тем конгломератом наук, который условно называется кибернетикой, то, наверно, знаете, что проблема оптимальности - одна из важнейших в науке вообще, а в кибернетике - в особенности. Если же вы совсем ничего об этом не знаете, но по природе любопытны ( это, как будет ясно из дальнейшего, основное условие для знакомства с книгой), то загляните в § 1, который, собственно говоря, и представляет собой введение. [21]