Заключение. Математическое программирование можно рассматривать в двух аспектах – как чисто математическую теорию и как аппарат решения прикладных задач

Математическое программирование можно рассматривать в двух аспектах – как чисто математическую теорию и как аппарат решения прикладных задач. С теоретической точки зрения математическое программирование имеет дело с задачами определенного вида, а именно с оптимизационными (или экстремальными) задачами. Специфика этих задач определяет ряд интересных теоретических результатов. Представляется, что математические объекты данного типа выявлены еще не полностью и дальнейшее развитие их теории приведет к новым интересным результатам. Прикладная ценность методов математического программирования во многом определяется возможностью решать с их помощью большое число практических задач. Наличие средств численного решения этих задач позволяет принять хорошее решение в каждом конкретном случае и оценить его последствия. Современная вычислительная техника, отличающаяся высоким быстродействием и значительными объемами памяти запоминающих устройств, дает возможность применять методы математического программирования для решения задач большой размерности в условиях жестких ограничений по времени. Выявление новых задач, допускающих оптимизационную постановку, не только способствует расширению области применения методов математического программирования, но также стимулирует развитие теории оптимизации, делая это научное направление перспективным для дальнейших исследований.

Следует отметить, что универсального метода математического программирования, наилучшего во всех отношениях, не существует. Поэтому для эффективного решения конкретной задачи следует разумно сочетать различные методы с учетом всевозможной априорной информации о решаемой задаче (гладкость целевой функции, выпуклость, физические или какие-либо иные соображения об области возможного расположения оптимальной точки и т.д.), имеющихся вычислительных средств и т.п. В ситуациях, когда нет никакой априорной информации о задаче, полезно попробовать применить не очень точные, но простые методы ее решения (например, метод перебора значений функции на сетке с небольшим числом узловых точек, метод покоординатного спуска, метод случайного поиска), а затем на основе накопленной информации при необходимости перейти к более точным методам. В тех случаях, когда пользователь, проводящий расчеты, не является компетентным в области методов решения экстремальных задач, желательно иметь прикладные компьютерные программы оптимизации, работающие в автоматическом режиме. Для этого пакет программ оптимизации должен содержать управляющую программу, обеспечивающую автоматический выбор наиболее подходящей последовательности используемых методов, их параметров в зависимости от конкретной решаемой экстремальной задачи.