Александр Грин – Искатель, 1961 №6 (страница 13)
Я и Джонни возились около проклятой установки, пытаясь что-то наладить, хотя нам было ясно, что ни черта не выйдет. Профессор, грустно опустив голову, слушал вице-президента мистера Бенде, который отчитывал его, как мальчишку.
Вдруг распахнулась дверь, и в зал ворвалась разъяренная дама. Признаться, мы изрядно струхнули: такое было у нее лицо…
— Кто из вас Гелоу? Вы, сэр? Ну что ж, вы ответите мне за моего Дональда вашей лысой башкой!
Дама испепелила старика глазами, а потом повернулась к вице-президенту.
Тот молча показал рукой в сторону хвостовой камеры. Миссис оглянулась и замерла на манер Доротеи…
Тут я должен сделать маленькое разъяснение: ночью же была доставлена к нам хвостовая половина установки, вместе с креслом и атрибутами туалета бывшего директора.
— Что это такое, сэр?
— Мэм, я не могу вам предложить ничего иного, — извинился вице-президент.
— Что? — грозно спросила леди. — Вы предлагаете мне взамен моего супруга, полноценного мужчины ростом в шесть футов и три дюйма, с весом в девяносто килограммов, вот эту груду старого тряпья? Нет, сэр, не выйдет! Понимаете ли вы, старый верблюд, в какое я поставлена положение? Кто я теперь — жена или вдова?
Вы думаете, этим окончилось дело? Нет, она не только отказалась взять себе на память одежду президента, но с помощью адвоката возбудила в суде обвинение в убийстве и предъявила компании иск о возмещении убытков.
Миссис Скоундрэл сделалась героиней дня. Фотографии ее не сходили со страниц журналов и газет.
Не прошла мимо сенсационного происшествия и церковь, объявив о том, что, по мнению ее духовных вождей, мистер Скоундрэл не мог попасть никуда, кроме царствия небесного, где и пребывает в блаженстве. Вещи его были помещены в раку и привлекли к себе целую толпу жаждущих исцеления паломников. Что же касается меня и Грендфула — нас просто уволили с работы…
Прошло некоторое время. Вопрос о том, куда исчезла плоть мистера Скоундрэла перестал занимать умы наших соотечественников и прессу. Произошло, правда, еще одно событие, на первый взгляд не имеющее ко всей этой истории прямого отношения, но о нем нелишне упомянуть.
Ходили слухи, что где-то в Тихом океане на архипелаге Тиу-Тиу примерно в то же время, когда произошло несчастье с мистером Скоундрэлом, случилось совершенно неправдоподобное происшествие. Во время сильной грозы над одним из атоллов в берег лагуны ударила шаровая молния, и на глазах у перепуганных аборигенов появился, буквально из ничего, совершенно голый мужчина средних лет, тут же разразившийся нечеловеческой бранью. По мнению туземцев, так мог ругаться только злой дух.
Свидетели этого «чуда» в паническом страхе попрятались по своим хижинам.
Дальнейшая судьба «Злого духа» неизвестна.
Представьте себе сеть железных дорог на громадных просторах нашей Родины, десятки и сотни тысяч поездов, которые мчатся по этим стальным магистралям, замысловатые переплетения железнодорожных узлов, — попробуйте представить себе хоть в общих чертах большое и непрерывно действующее, пульсирующее все полнокровнее железнодорожное хозяйство страны. И подумайте, какие нужны расчеты, чтобы организовать работу только этого вида транспорта наиболее рационально.
Армия плановиков и диспетчеров занята этой напряженной работой. На помощь им приходит новая наука — кибернетика.
В Программе КПСС специально указывается, что внедрение автоматизации, кибернетики и электронных вычислительных машин во все отрасли народного хозяйства — важное условие успешного создания материально-технической базы коммунизма.
В. Л. РОЗЕ, инженер
Кибернетика и транспорт
Перед диспетчером лежала пачка бумаг — двести с лишним заявок от различных строек Москвы. Все заявки были на строительный песок. Диспетчер знал, что песок вывозится с восьми речных пристаней, знал их расположение, состояние автопарка и количество автомашин. Ему нужно было спланировать работу этих автомашин, спланировать наиболее рационально.
Теперь попробуйте решить такую задачу. На схеме показан участок железнодорожной сети и расстояния в километрах между станциями. На станциях А и Г находится соответственно по 300 и 200 тонн груза. На станцию Б надо доставить 300 и В — 200 тонн груза. Необходимо определить, как везти груз (то есть как прикрепить пункты производства к пунктам потребления), чтобы общий пробег груза был минимальным. На первый взгляд наиболее правильно было бы везти груз из А в Б, а на станцию В доставлять груз из Г. Пробег груза при таком прикреплении составит: 300 т x 80 км + 200 т x 20 км=28 000 тонна-километров. Попробуем теперь прикрепить В к А, а Б к пунктам Г и А. В этом случае перевозочная работа будет равна 200 т х30 км + 100 т х 80 км + 200 т x 40 км = 26 000 тонна-километров. Таким образом, второй план перевозки уменьшает пробег груза более чем на 7 процентов. Он, конечно, лучше, чем первый, не так ли?
Вот видите, даже в такой простой задаче можно легко ошибиться!
А теперь снова заглянем в контору нашего диспетчера.
Если бы он попробовал перебрать все возможные варианты, как это было сделано в предыдущей задаче, то число их составило бы астрономическую цифру, приближенно равную единице с двумястами нулями. Даже на электронной вычислительной машине (ЭВМ) с ее огромным быстродействием такой расчет занял бы несколько суток!
Но задача была решена за один час. Как? Методом линейного программирования на электронной машине «Стрела».
И хотите знать результат? Составленный план, обеспечивая нужды всех строек, уменьшал пробег автомобилей на 11,5 процента по сравнению с тем планом, который удалось составить диспетчеру без вычислительной машины.
Линейное программирование — это новая отрасль математики, тесно связанная с использованием электронных вычислительных машин. Методы линейного программирования при решении задачи позволяют не перебирать все варианты — вот в чем их неоценимое достоинство.
Еще два примера.
Основной вид газетной бумаги доставляется по железным дорогам с 6 комбинатов в 112 издательств. Рассчитанный на ЭВМ менее чем за час оптимальный план сокращал величину перевозки на 2,67 миллиона тонна-километров по сравнению с действующим планом!
Надо было составить план расстановки различного типа судов речного флота с тем, чтобы обеспечить максимальный объем перевозок с минимальными расходами. Результаты решения этой конкретной задачи на ЭВМ оказались весьма обещающими: кибернетическая машина, получив запрограммированные исходные данные, составила план, при котором коэффициент использования грузоподъемности судов увеличивался на 30 процентов…
Что показывают такие исследования? Рассчитано, что при помощи ЭВМ и методов линейного программирования существующие планы перевозок можно улучшить: их эффективность возрастет на 5-15 процентов. И когда наиболее рациональные схемы перевозок будут применены, причем в масштабах всего народного хозяйства, мы ежегодно будем экономить миллиарды рублей!
Сейчас разрабатываются методы линейного программирования для того, чтобы планировать наилучшее размещение новых производственных предприятий, заводов и фабрик. Эта проблема имеет огромную государственную важность.
Ведь направление перевозок и размещение производства взаимно влияют друг на друга. Учитывая это, и надо решать задачу, где и как строить. Исходными данными для решения такой комплексной задачи будут допустимые минимальные и максимальные объемы производства каждого предприятия и стоимости перевозки продукции к местам потребления. В результате можно определить размеры производства для каждого заданного пункта. Причем это будут размеры, которые при полном удовлетворении нужд потребления обеспечат минимум затрат на производство и перевозку продукции потребителям.
Такая комплексная задача встает при составлении перспективных планов развития народного хозяйства на 10–20 лет.
Как ни грандиозны задачи, о которых уже говорилось, применение кибернетики на транспорте ими не ограничено. И мы постараемся об этом рассказать.
Не правда ли, для того чтобы утром решить, как лучше одеться, вы внимательно слушаете прогноз погоды? Точно так же на железной дороге необходим прогноз вагонопотоков. Зная, сколько завтра пройдет грузовых вагонов, куда они следуют, порожние они или груженые, мы сможем заранее определить нужное количество локомотивов, локомотивных и поездных бригад, составить точные планы работы и т. д.
Составление прогноза вагонопотоков чрезвычайно облегчается с применением электронных вычислительных машин. Вот что показали опыты, проведенные на Свердловском железнодорожном узле. Для вычисления трехсуточного прогноза подхода вагонов к этому узлу нужна одновременная двухчасовая работа 60–70 опытных расчетчиков. Электронная вычислительная машина «Стрела» выполняет тот же расчет за полтора часа.
Как это делается? Допустим, прогноз надо составить на трое суток. Собираются данные о вагонах на всех станциях и участках вокруг узла, расположенных на расстоянии трех суток хода от него. Учитывается среднее время хода от каждой станции до узла. Вся эта информация сортируется и суммируется электронной вычислительной машиной. И машина выдает точный прогноз.
…Вы, конечно, наблюдали на сортировочных станциях такую картину: маневровый паровоз толкает вагон, тот катится сам к группе других вагонов и все набирает скорость… Гудят рожки стрелочников, раздаются свистки, и вот какой-то человек приближается к рельсам, кладет на них так называемый «башмак», отскакивает перед надвигающимся вагоном. Башмак тормозит движение вагона…