The article analyzes the ways and approaches to the problem solution of industries energy efficiency. As the guidelines the authors mark out: 1. Forecasting of power consumption in order to reduce costs and 2. Optimization of the basic objects of electricity consumption. In the authors' opinion both guidelines should be solved by optimization techniques. The drawn analysis of existing methods allows one to conclude that the branch-and-bound method finds an optimal use in the fields of technical systems. Checking this method was carried out on the basis of solution of nondeterministic polynomial time complete problem (NP-complete problem). As an example, it was chosen one of the classic problems of optimization "a traveling salesman problem". The statistical environment R was selected as a medium for implementing the branch-and-bound method. The reasons for this choice were the following: 1. Connectivity of third-party packages, 2. Capability of working with a large data array and 3. Openness of environment from the point of view of possible introduction of changes. The article considers an algorithm for solving optimization problem and represents a part of the instrumented code for the branch-and-bound method to solve NP-complete problem.

В статье анализируются пути и подходы к решению задачи энергоэффективности отраслей промышленности. В качестве основных направлений авторами выделяется: 1. Прогнозирование электропотребления с целью уменьшения затрат и 2. Оптимизация базовых объектов потребления электроэнергии. Оба направления, по мнению авторов, целесообразно решать методами оптимизации. Проведенный анализ существующих методов позволяет сделать вывод об оптимальности использования в сферах технических систем метода «ветвей и границ». Проверка метода осуществлялось на основе решения NP-полной задачи. В качестве примера была выбрана одна из классических задач оптимизации «задача коммивояжёра». В качестве среды для реализации метода «ветвей и границ» выбрана статистическая среда R. Причинами для выбора послужили: 1. Возможность подключения сторонних пакетов, 2. Возможность работы с большим массивом данных и 3. Открытость среды с точки зрения возможности внесения изменений. В статье рассматривается алгоритм решения оптимизационной задачи, а также представляется часть реализуемого кода метода «ветвей и границ» для решения NP-полной задачи.