Selvoptimaliserende hierarkiske systemer - prosessregulering, nasjonaløkonomi, hjerne og maratonløping

Minnetale over Leif Mæhle ved Vigdis Ystad

Minnetale over Jens Lothe ved Torstein Jøssang

Foredrag av professor Sigurd Skogestad, NTNU: Selvoptimaliserende hierarkiske systemer - prosessregulering, nasjonaløkonomi, hjerne og maratonløping

Bilde

Dette foredraget fokuserer på hvordan vi skal implementere beslutninger i en usikker verden. Hvordan får vi systemet til å oppføre seg som ønsket på tross av ukjente forstyrrelser? Hvordan kombinerer vi optimalitet med robusthet, enkelthet og rask respons?

Dette har vært et viktig forskningsområde for meg i 20 år, men utgangspunkt i hvordan man opererer og regulerer store prosessanlegg, som raffinerier. Store prosessanlegg er sannsynligvis de systemer som har kommet lengst når det gjelder sentralisert beslutningstagning, fordi all informasjon fra anlegget samles i ett kontrollrom og alle beslutninger tas der. Likevel finner man i praksis at beslutningssystemet er hierarkisk og desentralisert.

I teorien er et sentralisert beslutningssystem optimalt, men  i praksis gir der lang responstid og derved  feil beslutninger. Et eksempel er en sentralisert kommunistisk sentraløkonomi som i teorien er best siden man kan koordinere behov og ressurser på en optimal måte. Men i praksis virker det ikke.

I foredraget tar jeg derfor utgangspunktet i hvordan virkelige systemer opereres.

Det som går igjen er et hierarkisk beslutningssystem basert på tidsskalaseparasjon og setpunktsstyring. Et eksempel er menneskets beslutningssystem som har mange nivåer, fra den bevisste sentraliserte tenkning, til ryggmarg og til respons i enkeltceller. En nøkkelbeslutning er hvilke variable man velger å ha setpunkt på, og det er her ideen om selvoptimaliserende variable kommer inn. Selvoptimaliserende variable er variable som når de holdes konstant indirekte gir nær-optimal oppførsel på tross av forstyrrelser. Eksempler kan være hjertefrekvens for optimal maratonløping eller rente fra nasjonalbanken for optimal nasjonaløkonomi. Det er utviklet en del matematisk teori rundt denne ideen som vil bli presentert i foredraget.

Referanser: S. Skogestad, ``Near-optimal operation by self-optimizing control: From process control to marathon running and business systems'',  Computers and Chemical Engineering, 29 (1), 127-137 (2004). V. Alstad, S. Skogestad and E.S. Hori, ``Optimal measurement combinations as controlled variables'',  Journal of Process Control, 19, 138-148 (2009)