Ох,
Delphist, и не проста у Вас жизнь. Я сначала думал, что можно как-то попытаться модифицировать симплекс-метод, но быстро понял, что мои идеи будут работать только для выпуклой фигуры. Между тем, выпуклость Вашей области мне весьма сомнительна.
Самое неприятное в этой истории — то, что может быть несколько локальных максимумов целевой функции. Так что, тоска
Я хотел было поиронизировать над предложением
Руста, но потом понял, что в нем есть любопытное зерно истины. Почва моей иронии — решение непрерывной задачи (все параметры из
![$\mathbb R$ $\mathbb R$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/b/c/0/bc0baa1bd1772406881ea71a3524054d82.png)
) перебором. Но вот что интересно и важно: Вас, видимо, не интересует точное решение. Вам должно быть нужно
устойчивое решение близкое к оптимальному. Потому что и дозировки Вы можете задать лишь приближено (ну скажу я Вам, что
![$C_1=\frac12 \sqrt{2}$ $C_1=\frac12 \sqrt{2}$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/3/5/2/3529ded7c2c4c8b259b6c6e150d805b382.png)
, и как Вы его закладывать в рецепт будете? округлите, ведь правда), и задание выполняется приближено (хорошо, если точность 0.1%, но я в это плохо верю). Поэтому точное решение, которое при малом отклонении становится «плохим» для Вас хуже, чем саб-оптимальное, но устойчивое. А тогда на параметрах (теоретически) можно было бы задать сетку, и перебирать в ней (как советовал
Руст). Не то, чтобы это было практично.
Еще одна идея, которая плохо работает — это генетический алгоритм. Все было бы хорошо, да вероятность вылета за пределы неравенств велика.