В задачах оптимизации процессов управления метод динамического программирования <реального будущего: — по умолчанию> работоспособен только, если определён вектор целей управления, т.е. должно быть избрано завершающее процесс конкретное состояние.
В реальности это завершающее конкретное состояние должно быть заведомо устойчивым и приемлемым процессом, объёмлющим и несущим оптимизируемый методом частный процесс. Но выбор и определение конкретных характеристик процесса, в который должна войти управляемая система по завершении алгоритма метода — лежит вне его самого в области “мистики” или в области методов, развитых в не математических по своему существу науках.
«Каково бы ни было состояние системы перед очередным шагом, надо выбирать управление на этом шаге так, чтобы выигрыш на данном шаге плюс оптимальный выигрыш на всех последующих шагах был максимальным» (Е.С.Вентцель, “Изследование операций. Задачи, принципы, методология.”, М., “Наука”, 1988 г., стр. 109).
Неспособность определить вектор целей управления (достижением которого должен завершиться оптимизируемый в методе процесс) и/либо выявить исходное состояние объекта управления не позволяет последовать этой рекомендации, что объективно закрывает возможности к изпользованию метода динамического программирования, поскольку начало и конец процесса должны быть определены в пространстве параметров, на которых построена математическая (или иная) модель метода. Причем определённость завершения оптимизируемого процесса имеет управленчески большее значение, чем ошибки и некоторые неопределённости в идентификации (выявлении) начального состояния объекта управления.
Это тем более справедливо для последовательных многовариантных шаговых переходов, если матрица возможных состояний вписывается в пословицу «Все дороги ведут в “Рим”», а которые не ведут в “Рим”, — ведут в небытие. Для такого рода процессов, если избрана устойчивая во времени цель и к ней ведут множество траекторий, то при устойчивом пошаговом управлении “разстояние” между оптимальными траекториями, идущими к одной и той же цели из различных исходных состояний, от шага к шагу сокращается, вплоть до полного совпадения оптимальных траекторий, начиная с некоторого шага. Это утверждение тем более справедливо, чем более определённо положение завершающего процесс вектора целей в пространстве параметров. По аналогии с математикой это можно назвать асимптотическим множеством траекторий: асимптотичность множества траекторий выражается в том, что «все дороги ведут в “Рим”...»
И в более общем случае, рекомендации Нового Завета и Корана утверждают возможность обретения благодати, милости Вседержителя вне зависимости от начального состояния (греховности человека) в тот момент, когда он очнулся и увидел свои дела такими, каковы они есть.
Другое замечание относится уже к практике: ко вхождению в матрицу перехода. Если начальное состояние системы определено с погрешностью, большей чем допустимая для вхождения в матрицу перехода из реального начального состояния в избранное конечное, то управление на основе самого по себе безошибочного алгоритма метода динамического программирования приведёт к совсем иным результатам, а не расчётному оптимальному режиму системы. Грубо говоря, не следует принимать за выход из помещения на высоком этаже открытое в нём окно.
То есть методдинамического программирования необходимостью как определённости в выборе конечного состояния-процесса, так и необходимостью выявления истинного начального состояния, сам собой защищён от применения его для наукообразной имитации оптимизации управления при отсутствии такового. Это отличает метод динамического программирования, в частности от аппарата линейного программирования, в который можно сгрузить экспромтные оценки “экспертами” весовых коэффициентов в критериях оптимизации Min (Z) либо Max (Z).
Эта сама собой защищенность от недобросовестного изпользования косвенно отражена и в литературе современной экономической науки: поскольку она не определилась с тем, что является вектором целей управления по отношению к производственно-потребительской системе государства, то не встречаются и публикации об изпользовании аппарата линейного программирования для оптимизации управления макроэкономическими системами регионов и государств в целом на исторически длительных интервалах времени.