В дипломной работе К.А. Крюкова рассмотрена нелинейная динамическая модель межотраслевого баланса с дискретным временем. Имеется вектор ресурсов и набор технологических процессов, каждый из которых, получая набор ресурсов на входе, за единицу времени производит некоторое количества ресурса на выходе. Количество произведённого ресурса определяется производственной функцией. В дипломной работе рассмотрен случай, когда производственные функции технологических процессов являются вогнутыми и кусочно-дифференцируемыми. Таким образом, данная нелинейная модель обобщает модель Неймана, в которой производственные функции – функции минимума.  Поставлена оптимизационная задача распределения ресурсов, в которой целевая функция, подлежащая максимизации – интегральное потребление. Для случая, когда производственные функции являются дифференцируемыми, доказана применимость условий Куна-Таккера. Для случая, когда производственные функции являются кусочно-дифференцируемыми, обосновывается применимость субградиентного метода. Это метод минимизации выпуклой кусочно-дифференцируемой функции путём последовательного приближения к оптимуму. На каждом шаге находится субдифференциал функции в точке, её субградиент – то есть любая точка, принадлежащая субдифференциалу – и производится движение в направлении субградиента.   Написана программа на языке MatLab для подсчета оптимального распределения ресурсов в случае, когда производственные функции – вогнутые CES-функции. В этом случае целевая функция является вогнутой, задача её максимизации сводится к задаче минимизации выпуклой функции, которая решается методом субградиентов. Приведены  два примера нахождения оптимального распределения ресурсов: для гладкой CES-функции и для функции минимума.  К недостаткам работы можно отнести некоторую незаконченность решения поставленной задачи. Описаны условия Куна-Таккера для минимизации гладкой функции в общем случае, но не показано, как выглядят эти условия в задаче распределения ресурсов (это показано только для частного случая: производственных CES-функций и 3 моментов времени). Также не показано, как применять условия Куна-Таккера для нахождения оптимального решения. Субградиентный метод также описан в общем случае, но не конкретизировано его применение к задаче распределения ресурсов.  Приведённые приимеры, напротив, являются слишком частными, для них нет необходимости в использовании субградиентного метода. Первый пример – минимизация гладкой функции, которую можно выполнить градиентным методом, без использования субдифференциалов. Второй пример сводится к задаче линейного программирования.  Также в дипломной работе имеется множество опечаток, грамматических и стилистических ошибок и неточных употреблений терминов.  В целом, работа заслуживает оценки "хорошо”.