ФОРМАЛДЭГИД ИШЛАБ ЧИҚАРИШ ЖАРАЁНИДА МАТЕМАТИК МОДЕЛЛАРИНИ ОПТИМАЛЛАШТИРИШ

Мақолада кимѐвий жараѐнларни амалга оширишнинг энг яхши шартларини 
топиш, кўп компонентли масалаларни ечишда энг оптимал усуллар таҳлили келтирилган. 
Экспрементал статик моделларни регрессия тенглама кўринишида тасвирлаш усулларини кўриб 
чиқилган. Энди бу моделлардан жараѐнларни оптималлаштириш маслаларида ва кўп 
компонентали масалаларни ечишда фойдалана билиш саволларига жавоб топиш йўлларини 
қараймиз. 
 Маълумки маҳсулот сифати бир неча мақсад функциялари билан характерланади. 
Аммо ўрганилаѐтган жараѐнга таъсир этувчи барча омиларни қамраб оладиган экспремент 
ўтказувчини қизиқтирадиган ҳамма мақсад функцияларни экстремумга эриштирадиган 
қийматларини топиш имконияти бўлмайди. 

 В статье дан анализ оптимальных методов решения многокомпонентных 
задач, найдены наилучшие условия для реализации химических процессов. Мы рассмотрели 
методы описания экспериментальных статических моделей в виде уравнений регрессии. Теперь 
мы рассмотрим способы поиска ответов на эти вопросы при оптимизации процессов и решении 
многокомпонентных проблем. 
   Известно, что качество продукта характеризуется несколькими целевыми функциями. 
Однако экспериментатор не сможет охватить все факторы, влияющие на исследуемый процесс, 
и ввести значения, которые достигнуты экстремумом всех целевых функций. 

The article analyzes the optimal methods for solving multicomponent problems, 
found the best conditions for the implementation of chemical processes. We have considered methods for escribing experimental static models in the form of regression equations. We now look at ways to find 
answers to these questions when optimizing processes and solving multicomponent problems. 
   It is known that the quality of a product is characterized by several target functions. However, 
the experimenter will not be able to cover all the factors influencing the process under study and enter 
values that will reach the extremum of all target functions.