Разработка технологии оптимизации началась более 20 лет назад с осознания того факта, что наличие математических моделей (какими бы полными и точными они не были) не является достаточным условием успешного проектирования и модификации сложных технических систем. Для создания конкурентоспособных образцов необходима интеграция математических моделей с такими поисковыми методами исследования, которые бы давали возможность предоставить конструктору для принятия окончательного решения целое множество альтернативных технических решений, неулучшаемых по всей совокупности показателей эффективности (принцип Парето). Применительно к реальным задачам, механическое слияние математических моделей и, например, численных методов оптимизации не является достаточным условием получения практически важных результатов. В этом случае требуется создание некоторой "оптимизационной среды", в которой объединяются различные методы исследования. Собственно эту среду мы и называем технологией оптимизации.

Технология оптимизации первоначально была использована при поиске путей повышения эффективности силовых установок современных и перспективных летательных аппаратов различного назначения путем решения задач оптимального проектирования и оптимального управления. В дальнейшем были значительно расширены сферы применимости технологии, и в настоящее время она успешно используется для совершенствования технических систем (технологических процессов) и в других областях науки и техники. Нет принципиальных сложностей в применении этой технологии, в экологии, биотехнике, экономике и т.п. при условии наличия соответствующих математических моделей и участия в проведении исследований специалистов из этих областей.

Разработанная новая высокоэффективная технология многокритериальной оптимизации IOSO  (автор д.т.н. проф. И.Егоров) имеет уникальные возможности решения сложных задач поиска оптимума, решение которых не осуществлялось, ввиду отсутствия эффективного метода. Стратегия решения задач оптимизации принципиально отличается от известных подходов нелинейного программирования и обладает более высокой эффективностью и обеспечивает существенно более широкие возможности. Базируется на собственных оригинальных методах и алгоритмах оптимизации – IOSO (Indirect Optimization on the base of Self-Organization).

• определить максимально достижимую эффективность системы;