Для нахождения глобальных максимумов используются различные методы оптимизации, среди них:

• Методы многомерной случайной оптимизации. 1 Позволяют быстрее выходить в район оптимума и эффективны при поиске глобального оптимума. 1 К таким методам относят, например, метод слепого поиска, метод случайных направлений, метод поиска с «наказанием случайностью», метод с «блуждающим» поиском. 1
• Методы многомерной условной оптимизации. 1 К ним относятся численные методы построения улучшающих последовательностей при наличии ограничений типа равенств и типа неравенств. 1 Основные методы этой группы: метод штрафов, метод прямого поиска с возвратом, метод проектирования градиента. 1
• Метод прямой оптимизации. 2 Применяется, когда ограничения типа равенства описываются простыми, желательно линейными функциями. 2 Из каждого ограничения последовательно выражается одна переменная, а в других ограничениях вместо неё производится подстановка. 2 В результате получается одно уравнение или система уравнений с меньшим количеством переменных. 2
• Методы, использующие производные функции. 3 К ним относятся, например, метод средней точки, метод хорд, метод Ньютона, метод кубической аппроксимации и другие. 3

Ни один метод нелинейного программирования не является универсальным. 2 В каждом конкретном случае необходимо адаптировать применяемый метод к особенностям решаемой задачи. 2