В дипломной работе А.А. Исхакова рассмотрена динамическая модель Неймана, описывающая развитие множества отраслей и технологических процессов, и задачи оптимизации в этой модели. Отличие этой модели от классической - в дополнительном ограничении на целочисленность переменных. 

Формализована соответствующая динамическая задача оптимизации. Построены два алгоритма решения этой задачи: приближённый алгоритм, основанный на континуализации дискретной задачи, и точный алгоритм, основанный на методе динамического программирования. Определены оценки временной сложности этих алгоритмов. 

Написана программа на языке С++ с использованием библиотеки Clp, реализующая соответствующие алгоритмы. Проведён численный эксперимент для анализа и сравнения характеристик двух алгоритмов. Вычисления оказались достаточно ресурсоёмкими, поэтому для них было использовано облако. 

Анализ выявил экспоненциальный рост временной сложности алгоритмов по количеству моментов времени, что подтверждает теорию. Кроме того, обнаружился очень большой разброс оптимальных величин целевой функции и, как следствие, времени работы алгоритма динамического программирования, в зависимости от параметров матрицы затрат и матрицы выпуска. При этом средние значения целевой функции слабо зависят от размерности матриц и сильно зависят от количества моментов времени. Стоит подчеркнуть, что в реальных экономических задачах рост целевой функции является не очень значительным, а значит, и время работы программы будет расти не очень быстро.

К недостаткам работы можно отнести то, что в численном эксперименте рассмотрены средние значения по всем задачам, включая как растущие очень быстро решения, так и вырожденные задачи (с нулевым решением). Но на практике интересны как раз “промежуточные” задачи, решения которых растут не очень быстро, но задачи не являются вырожденными. 

В целом, работа представляет собой законченное исследование и заслуживает оценки "отлично".