«И все-таки она вертится!»
21 апреля мой магистрант выступил у нас в Нижегородском государственном техническом университете им.Р.Е.Алексеева на ХХIII -й международной научно-технической конференции "Информационные системы и технологии ИСТ-2017" с докладом Кольцов А.С., Попов А.В., Бронфельд Г.Б. «Многокритериальная оптимизация на основе метода «надувного шарика»». Встретили хорошо.
Это событие сложно переоценить.
Метод «надувного шарика» (МНШ), разработан мною с участием проф. Николаева А.А. для решения ряда оптимизационных многокритериальных задач в 1975 г., в 1977 г. опубликован (основная часть, где-то на 90%, достаточная для программирования и сравнения с другими методами) [1] и в 2014 г. (остаток) [2].
[1] Бронфельд Г.Б. Алгоритм решения задачи оптимального распределения плана производства//Труды института.Автоматизация и механизация управления производством. Горький, НИИУавтопром, 1977, вып.2, с.75-83
[...][2] Бронфельд Г.Б. Основы искусственного интеллекта : учеб. пособие. – Н. Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т. им. Р.Е.Алексеева, 2014. – 253 с.
С самого начала возникли определенные проблемы с его программированием. Но они легко решались при наличии в подчинении хороших программистов или денег и свободного компьютера. Долгое время у меня этого не было. У десятков миллионов других по миру, в т.ч. в СССР,были, а у меня – нет. В 1992 г. у меня появилось немного денег, компьютер и свой программист и я МНШ запрограммировал и внедрил на предприятии для задачи раскроя рулонов тканей с блестящими результатами. Я мог тогда по всей России внедрять задачи оптимизации. Но в тот период все пытались просто выжить и оптимизация оказалось никому не нужна. Когда к концу 90-х она кому-то оказалась нужна, у меня опять не было программиста и денег. Опять полетели десятилетия. Вообще история создания МНШ описана вполне подробно [3], в т.ч. и с ситуацией за рубежом.
[3] Бронфельд Г.Б. Прямое наложение знаний и его возможности. Анализ, методология, новая модель знаний, алгоритмы, возможности «невозможности». - Saarbrucken, Deutschland: LAP LAMBERT Academic Puplishng, 2014. – 236 с.
И вот наконец силами студента удалось все-таки метод запрограммировать и сравнить напрямую с некоторым методами для решения задач линейного программирования (ЛП).
Наверно сложно оценить чувства незнакомым с этим людям, когда видишь улучшенное решение непростого численного примера, который сам считал долгими месяцами без компьютера в 70-х годах (и он опубликован в [1]). И вот компьютер решает это мгновенно, но с еще более лучшими численными результатами.
Ситуация поразительная и буквально историческая. Ведь многие другие могли ЗАПРОГРАММИРОВАТЬ И МАССОВО ПРИМЕНЯТЬ И БЕЗ МЕНЯ. И найти много раз повторно, если понадобится. И такое кое у кого произошло, но дальше опять не пошло . Но в целом зачем получается почти впустую пролетело 40 лет у других?
А ведь неприменение этого метода массово считайте на 10-20% снижало потенциальную доходность, предприятий, фирм, принимаемых решений. А это где-то миллионы упущенных долларов, где-то миллиарды долларов, а где-то даже триллионы долларов. И это все в год. И какие это суммы получаются за 40 лет? И это все при относительно минимальных одноразовых затрат на внедрение или модернизацию применяемого до того.
Думаю теперь постепенно нормальный процесс восстановится, и МНШ постепенно вытеснит многие методы ЛП и другие методы процентов на 60-75% и станет основой практически применяемых оптимизационных методов, поскольку многокритериальных подход в векторном виде без свертывания в скалярное представление реально нужны, если не всем, то очень многим.
Так что, думаю, в ближайшие 15-20 лет произойдет неизбежный переворот в мире в массовом применении оптимизационных методов в пользу МНШ.