В результате искомые вероятности будут включать Р₁=Р(А₁); Р₂=Р(А₂); Р₃=Р(А₃), Р₄=Р(А₄). Вероятность Р₂ соответствует тому, что мы отвергли экономически выгодную конструкцию (объект); Р₁ – приняли к исполнению вариант ЛА, который не подтверждает возможность достижения поставленной цели; Р₃ – получили отрицательный результат, что обусловило потери, связанные в данном случае с расходами проведения опытно-конструкторских работ; Р₄ – принято правильное решение.

      Пусть ставятся следующие задачи: обеспечение одновременно оптимизации режимов пилотирования с целью снижения потерь расхода топлива, а также предупреждение критических режимов пилотирования с целью минимизации потерь техники и расходов на ремонт ее в послеаварийный период.

      Пусть контролю и ограничению подлежат n параметров х₁, х₂, …, х_n траектории полета самолета и состояния внутренних систем. В этом случае с помощью системы предупреждения критических режимов мы планируем осуществить предупреждение режимов полета, при которых параметры х_i принимают критические значения.

      При этом финансовые (материальные) потери, обусловленные возникновением событий B_i=(x_i > x_iкр), где x_iкр – критическое значение параметра x_i, обозначим через α_ip. В процессе проектирования мы можем оценить стоимость Ц_i и массу m_i такой системы. Управление расходом топлива будем осуществлять с помощью системы оптимизации режимов пилотирования. Суммарная стоимость (Ц_Σ) СПКР, СОРП и их масса (m_Σ) зависят от объема обрабатываемой информации, в том числе от количества контролируемых, ограничиваемых и управляемых параметров x_j.

      Итак, задача состоит в оптимизации ψ=(α*, , Ц_Σ, m_Σ). Трудность решения такой задачи заключается в том, что для минимизации (α*, ) необходимо контролировать все параметры х_i траектории полета, в том числе возмущающие факторы, например ветер. С другой стороны, для минимизации (Ц_Σ, m_Σ) требуется ограничивать количество параметров х_i . Это противоречие сегодня решается конструкторами