IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/00rbes/y2019i3p6-15.html
   My bibliography  Save this article

Алгоритм определения целевого состояния системы и наилучшей траектории перехода // Algorithm to Determine the Target State of a System and the Best Path to It

Author

Listed:
  • S. Kazantsev

    (Financial University)

  • С. Казанцев

    (Финансовый университет)

Abstract

In the planning and management they usually decide how to move some object from the state in which it is in a fixed time interval (given, start, or initial state) to another state in a future time interval (desired, target, or planned state). The initial state of the object is known, definite unequivocally and exists. Future states can be many, and they exist only in the form of images, visions and ideas of the plan developers or persons who order the plan. It is assumed that the transition from the initial state to the desired one is possible. There are many possible ways of transition. The task is to choose the best, according to some criterion, a sequence of transition. The algorithm for determining the sequence of transfers of some object from a given state to the desired one I presented in this paper. The algorithm takes into account the presence of different possible transitions from one state to another one and shows a point-multiple mapping of the initial state of an object in the set of its desired states. The sequence of transfers, in which the total expected gain from changing the state of the object in a given period reaches its extreme — maximum or minimum, is found in the process of comparing different variants of transferring this object from one state to another. An example of finding the trajectory of transferring the object from a given state to one of its possible desired states, on which the maximum total expected result is achieved, I gave in this article. В планировании и управлении обычно решают задачу перевода объекта из состояния, в котором он находится в данный отрезок времени (заданного, начального или исходного), в другое состояние (желаемое, целевое или запланированное). В статье делается попытка определить алгоритм нахождения последовательности перевода некоего объекта из заданного состояния в желаемое. При этом исходное состояние объекта известно, оно реально существует. Будущих состояний может быть много, и они существуют лишь в виде образов, представлений и идей разработчиков плана или его заказчиков. Предполагается, что переход из исходного состояния в желаемое возможен. Вариантов переходов может быть много и из них надо выбрать лучшую последовательность. Разработанный и представленный автором статьи алгоритм учитывает большой спектр возможных переходов от одного состояния к другому и представляет собой точечно-множественное отображение исходного состояния объекта в множество его желаемых состояний. Рассмотрены и предложены разные варианты перевода объекта из одного состояния в другое и последовательность переводов, при которой суммарный ожидаемый выигрыш от изменения состояния объекта в заданный отрезок времени достигает своего экстремума — максимума или минимума. Приведен пример траектории перевода объекта из заданного в одно из его возможных желаемых состояний, при прохождении которой достигается ожидаемый результат.

Suggested Citation

  • S. Kazantsev & С. Казанцев, 2019. "Алгоритм определения целевого состояния системы и наилучшей траектории перехода // Algorithm to Determine the Target State of a System and the Best Path to It," Review of Business and Economics Studies // Review of Business and Economics Studies, Финансовый Университет // Financial University, vol. 7(3), pages 6-15.
  • Handle: RePEc:scn:00rbes:y:2019:i:3:p:6-15
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://rbes.fa.ru/jour/article/viewFile/108/109.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:00rbes:y:2019:i:3:p:6-15. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://rbes.fa.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.