>Иначе бы знали, что найти оптимум для нескольких десятков переменных не
>возможно, теоретически, никакая супер-эвм не поможет, сложность задачи растет по
>факториалу, а в реальном управлении этих параметров не счетное число.
это вообще не проблема, ни разу, ни даже на 1% от раза. Вы застряли где-то на уровне 50-х. Никому не давно не нужны точные решения NP - задач, а найти ФАНТАСТИЧЕСКИ хорошие приближенные - давно не проблема для огромных классов задач, на основе генетических, имунных алгоритмов, swarm algorithms, ant algorithms, bee algorithms.
Чем отличались сталинские учебники (учебники 50-х)?
Они давали ясное представление о предмете. Затем представление о предмете стали
заменять на знание инструментов, которыми пользовались те, кто уже не имел
ясного представления о предмете. Виртуализация мира произошла задолго до
появления первых программ виртуальной реальности.
А реальность такова - у вас есть приблизительные коэффициенты в уравнениях, так
как у вас нет Высшего Измерителя Всего, да и уравнения у вас мягко говоря
условные, что смогли подметить на сегодня, так как у вас нет Высшего Плана
Жизни, и тут вы ставите задачу, не совсем понимая, что нужно в конечном итоге,
так как у вас нет знаний о Высшей Цели. И что собираетесь получить на выходе?
<ФАНТАСТИЧЕСКИ хорошие приближенные>? Приближенные к чему? К жизни или к вашим
уравнениям? Уравнения и жизнь это не одно и тоже.
Ладно бы ваши понимали хоть как работают инструменты, но и здесь современное
образование дало крен в сторону юзерства (= пользователь), все понимают как этим
пользоваться (на какую кнопку жать) , но не очень представляют для чего созданы
инструменты. Это хорошо видно по дискуссиям хоть об экономике, хоть о квантовой
механике.
В вашем случае, при поиске оптимального плана, проблема отнюдь не в получении
приемлемого результата, который можно получить и подбрасыванием монетку (к чему
на самом деле и сводится метод Монте-Карло, столь любимый Петькой), а проблема в
возможности получения не приемлемого результата, плана - катастрофы. Перед вами
ландшафт из гор и ущелий (естественно, многомерный), и не угодить в одно из
узких ущелий может помочь (да и то с определенной степенью вероятности) только
подробное изучение ландшафта с помощью очень мелкой сетки сканирования. И
трудоемкость процесса зависти от факториала количества переменных, т.е. только
для нескольких десятков переменных вы способны хоть что-то просчитать.
Вывод - начиная с определенной сложности планирования катастрофа НЕИЗБЕЖНА
(попадание в одно из ущелий) и жизнеспособны исключительно распределенные
системы (которые не занимаются подбрасыванием монетки для ВСЕХ, а если кто-то
ошибется и попадет в катастрофу, то всего ОДИН из многих).