ізації, причому їх складність зростає. Потрібні нові математичні моделі і методи, які враховують наявність багатьох критеріїв, проводять глобальний пошук оптимуму. Іншими словами, життя змушує розвивати математичний апарат оптимізації.
У цій роботі була описана задача нелінійного програмування і розглянуті деякі чисельні методи. Найбільш докладно був вивчений метод проекції антіградіента. Його алгоритм був реалізований при вирішенні задачі. Також тестові завдання були вирішені в середовищі MS Excel. Підводячи підсумки, можна сказати, що напрямок проекції антіградіента є локально найкращим напрямком руху до умовного мінімуму цільової функції. При пошуку умовного максимуму використовують проекцію градієнта.
Список використаної літератури
1. Аттетков, А.В. Методи оптимізації/А.В. Аттетков, С.В. Галкін, В.С. Зарубін.- М., МГТУ ім. Н.Е. Баумана, 2 010, 371 с.
2. Банді, Б Методи оптимізації. Вступний курс/Б. Банді.- М., Радіо і зв'язок, 1988, 51 с.
. Зангвіл, У.И. Нелінійне програмування/У.И. Зангвіл; під заг. ред. В.М. Гальперіна;- М., Радянське радіо, 2008, 11 с.
. Інтрілігатор, М. Математичні методи оптимізації та економічна теорія/М. Інтрілігатор.- М., Айріс прес, 2012, 57 с.
. Сухарєв, А.В. Курс методів оптимізації/А.Г. Сухарєв, А.В. Тимохов, В.В. Федоров.- М., ФИЗМАТЛИТ, +2009, 256 с.
. Харчістов, Б.Ф Методи оптимізації/Б.Ф. Харчістов.- Таганрог, ТРТУ, 56 с.
. Гіммельблау, Д. Прикладне нелінійне програмування/Д. Гіммельблау; під заг. ред. Биховського М.Л.- М., Мир, +2006, 72 с.
. Вікіпедія [Електронний ресурс]/Градієнтний метод; 2009. URL: http://ru.wikipedia/wiki, вільний
