Оптимизация жизни

Проблема оптимизации заключается в том, как найти, где находится наилучшее значение целевой функции в пределах диапазона всех ее переменных. Большая часть жизни состоит именно в том, чтобы попытаться достичь точки, в которой все, что вас больше всего волнует, становится максимальным, будь то богатство, слава, достижения, эмоциональная связь, внутренний покой… или, может быть, просто ничто.

В зависимости от формы целевой функции задача оптимизации может быть простой или сложной. С линейной функцией, где вы в основном просто суммируете каждый фактор (переменную) вместе и каждый с некоторым весом (коэффициентом), вы ясно видите, как каждая переменная независимо влияет на результат, положительно или отрицательно, только от своего коэффициента. Таким образом, более или менее очевидно, как манипулировать этими переменными, чтобы добиться наилучшего результата. Но с нелинейной функцией все переменные перепутаны вместе со всевозможными сумасшедшими комбинациями, такими как умножения и экспоненты и так далее. Невозможно понять, что делать, просто взглянув на уравнение. Это грязно.

Жизнь очень, очень нелинейна. Не существует формулы для расчета наилучшего решения, и вы даже не получите хороший вид с высоты птичьего полета, как вы видите выше. Аналогия, которую все любят использовать, — это восхождение на гору со множеством пиков, одни выше других. Все, что вы можете сделать, это начать с чего-то, собрать информацию на расстоянии вытянутой руки, сделать небольшой шаг и повторить. Всегда выбирая шаг вверх, вы приблизитесь и в конечном итоге окажетесь на одной из вершин (локальный максимум), но не обязательно на самой высокой (глобальный максимум). Это именно то, что делают более простые алгоритмы нелинейной оптимизации. Но тогда вы застряли на маленьком пике, потому что некуда подняться дальше. Для более умного алгоритма он может случайным образом начать откуда-то еще и, надеюсь, на этот раз повториться до лучшего максимума. Хотя в реальной жизни этого не сделаешь. Чтобы стремиться к более высокому пику, вы должны сначала спуститься с того, на котором вы уже находитесь.

Чтобы сделать проблему еще более запутанной, ваша целевая функция (или взвешивание между ними, если у вас их несколько) может меняться несколько раз в течение вашей жизни. Вещи становятся важными или не важными по мере вашего роста. И в отличие от настоящих гор, высеченных в камне (буквально), ваш ландшафт полностью меняется вместе с изменением вашей целевой функции.

Итак, что это нам говорит?

1. То, где вы окажетесь, зависит не столько от того, с чего вы начнете, сколько от того, какова ваша целевая функция.

2. Не следуйте слепо по стопам других людей, потому что у них могут быть другие целевые функции, чем у вас. Таким образом, даже если может показаться, что вы оба находитесь в одних и тех же координатах на карте, на самом деле вы можете взбираться на совершенно разные горы. Измеряйте свои шаги на основе вашей собственной цели.

3. Не зацикливайтесь на том, чтобы всегда выбирать лучший шаг перед собой. Хотя это позволяет быстрее добраться до ближайшего локального максимума, это не увеличивает вероятность достижения глобального максимума. Немного случайности на самом деле хорошо, особенно на ранних стадиях. Это предотвращает слишком раннее застревание в локальном максимуме.

4. Чтобы выскочить из локального максимума и, надеюсь, попасть в глобальный, нужно намеренно вносить возмущение, «немного встряхнуть». Проблема в том, что по самому определению локального максимума ваша целевая функция снижается, когда вы выходите из него, прежде чем вы сможете снова подняться. Это не очень хорошо. Привыкайте к этому.

Но даже зная все вышеперечисленное, ни один алгоритм не может гарантировать достижение глобального максимума. Так что в конце дня (или своей жизни) радуйтесь тому, чего вам удалось достичь.

Если все это кажется слишком механическим, то при чем здесь человеческая природа? Что ж, какой бы причудливый алгоритм вы ни использовали, никто другой, кроме вас, не может определить вашу целевую функцию. Машины не могут выбирать свое предназначение. Люди могут.