Некоторые методы оптимизации, которые могут использоваться для работы с громоздкими математическими выражениями:

• Симплекс-метод. 1 Вместо перебора двигается от вершины к вершине по рёбрам таким образом, чтобы значение целевой функции улучшалось. 1
• Проективный градиентный спуск. 1 После каждого шага градиентного спуска корректирует полученную точку, взяв вместо неё её проекцию на замкнутое выпуклое множество. 1
• Метод внутренней точки. 1 Базовая идея метода — замена ограничений на штраф в виде так называемой барьерной функции. 1
• Методы математического программирования. 2 Классифицируются в зависимости от вида целевой функции и свойств допустимой области ограничений. 2 К ним относятся методы линейного, целочисленного, нелинейного и других видов программирования. 2
• Методы чувствительности. 4 Заключаются в нахождении векторов чувствительности, которые определяют зависимость целевой функции от переменных проектирования. 4 В результате анализа чувствительности получают значения градиентов, которые требуются для всех градиентных методов оптимизации проекта. 4