Но мы остановимся на вопросе, который, может быть, является самым трудным в практике и теории управления, - на вопросе о неоднозначности оценки решения, на необходимости уметь согласовывать противоречивые требования. Проектировщик или управляющий всегда должен отыскивать компромиссы, находить проход между Сциллой и Харибдой. Самый простой пример компромисса, с которым мы всегда сталкиваемся в повседневной практике, - это компромисс между качеством и стоимостью. Конструктору всегда хочется сделать свою конструкцию и подешевле и получше. Эти желания противоречивы: чтобы сделать машину более надежной и красивой, надо затратить больше труда, а значит, она станет более дорогой. И каких-либо общих рецептов, позволяющих увязать эти противоречивые критерии (требования), не существует. И все же в ТТУ разработаны приемы анализа подобных "неразрешимых" конфликтов и отыскания приемлемых для практики решений.

Один из них получил название метода двухэтапной оптимизации. Сегодня он лежит в основе технологии Программного метода управления народным хозяйством, и нам стоит в нем разобраться.

Чтобы пояснить существо дела, вернемся снова к проблеме вывода космического аппарата и рассмотрим случай стыковки его с орбитальной станцией. Рассчитывая траекторию, конструктор должен примирить два противоречивых требования: экономичность и точность.

Затратить как можно меньше горючего и как можно точнее вывести аппарат в точку встречи с орбитальной станцией. Но эти два критерия противоречивы. В самом деле, чтобы обеспечить точность вывода, система управления должна быть способной парировать все не предусмотренные полетной программой случайные внешние воздействия, о которых уже говорилось. Но ничего не дается даром: работа, системы управления требует затраты энергии - того же горючего. Значит, чем точнее мы выведем аппарат в заданную точку встречи (чем лучше нам удастся справиться со случайными внешними помехами), тем больше израсходуем горючего, тем дороже нам будет стоить вывод. Задача кажется неразрешимой! Однако инженеры научились находить выход из этой "безвыходной" ситуации, научились находить приемлемый для практики компромисс. Это крупнейшее завоевание ТТУ.

Проследим еще раз за ходом рассуждений на том же примере космического аппарата.

На первом этапе наших расчетов мы выбираем определенный сценарий внешней обстановки: характер движения атмосферы, параметры работы двигателей, одним словом, мы считаем вполне определенными все те величины, от которых зависит траектория полета. И для этих фиксированных, на самом деле гипотетических, условий мы и проводим расчет программы, выбирая ее наиболее экономной с точки зрения расчета горючего.

Но в предыдущем параграфе говорилось, что по оптимальной траектории ракета никогда не летает - ей мешают помехи. Чтобы парировать их действие, ставится стабилизатор (программный регулятор) - система обратной связи, которая измеряет отклонения от программной траектории и корректирует полет таким образом, чтобы он был как можно ближе к программному.

Точнее говоря, с помощью этого корректирующего управления мы добиваемся наилучшего значения второго критерия - максимальной точности. Создается впечатление, что конструкторам удалось каким-то образом "надуть" природу одновременно провести оптимизацию по обоим критериям: обеспечить при наименьших затратах горючего максимальную точность. Но "надуть"

природу невозможно. В действительности они лишь нашли приемлемый компромисс: при относительно небольших затратах топлива ими достигнута нужная точность, и таким образом найден способ управления, обеспечивающий выполнение основного задания - стыковку с орбитальной станцией.

Конечно, описанный метод отыскания компромисса не всегда может быть использован. Он хорош лишь в том случае, если затраты горючего на коррекцию малы по сравнению с затратами на реализацию основной программы, то есть на вывод корабля на орбиту.

Тем не менее область применения Программного метода чрезвычайно широка и все время расширяется по мере усложнения технических систем. Схема его может быть изображена в виде следующей цепочки процедур:

формирование цели - расчет программы - построение механизма обратной связи.

ДАЛЬНЕЙШЕЕ РАЗВИТИЕ МЕТОДА

Итак, Программный метод в той форме, в клкой мы его представили, пригоден тогда, когда случайные неконтролируемые факторы, когда "помехи" не очень существенны и преодоление их требует относительно небольшой затраты ресурсов. Но бывает, что необходимо создавать системы управления, работающие в условиях, когда "помехи" эти становятся очень большими. Пример тому - система управления водохранилищами.

Запасы воды в водохранилищах, как правило, зависят лишь от зимних снегопадов, и в конце апреля инженеры-гидрологи, отвечающие за ее использование, довольно точно знают тот ресурс, которым они могут распоряжаться. А вот потребности в воде они заранее знать не могут и не могут их рассчитать, так как они в сельском хозяйстве зависят от того, сколько выпадет осадков, сколько будет солнечных дней и прочих погодных факторов, величины которых варьируют в самых широких пределах. И, несмотря на подобную неопределенность, перед инженерами стоит задача создать такую систему управления, которая обеспечивала бы по возможности более высокий урожай на поливных згмлях.

Здесь также можно задать некоторый погодный сценарий и решить задачу оптимального управления - найти такое распределение воды из водохранилища, которое при погодных условиях, предполагаемых сценарием, обеспечивало бы максимальный урожай.

Для этого нам понадобятся модели роста растений (они сегодня существуют), и, проведя с их помощью расчеты, можно установить, сколько и в какие сроки надо подавать воды на поля, то есть можно построить своеобразную программную траекторию. Но можно ли ег принять в качестве основы управления? Ведь при управлении ракетой мы принимали программную траекторию, зная, что все неконтролируемые факторы будут относительно малыми и наш космический аппарат при автоматической коррекции будет стремиться идти вдоль этой траектории и достигнет цели. А при том уровне неопределенности, который имеет место в сельскохозяйственном производстве, может ли вообще существовать такая программная траектория? Имеет ли смысл стараться строить систему коррекции так, чтобы придерживаться той траектории, которая определена нашей программой? Может быть, лучше, исходя из реальной погодной ситуации и состояния посевов, заново составить план перераспределения водных и других ресурсов, находящихся в распоряжении управляющего? То есть составить новый сценарий, используя новый прогноз погоды, более точный, более реалистичный, чем первоначальный?