Обсуждается применение нелинейного программирования для  решения задачи оценивания максимальной дальности полета летательного аппарата. Преимуществом данного подхода является то, что он позволяет поставить задачу в достаточно общем виде, используя только основные аэродинамические характеристики летательного аппарата, например, не требуя определения закона наведения, за счет чего удается получить верхнюю границу оценок. Максимальная дальность полета определяется в результате поиска оптимального управления. Чтобы его найти, управляющий сигнал сначала представляется в виде своего разложения по векторам некоторого базиса. Нахождение коэффициентов разложения, выполняемое методами параметрической идентификации, является задачей однокритериальной многопараметрической оптимизации, которая может быть решена численно. В статье в качестве базиса для приближения управлений используются кубические  эрмитовы сплайны. Их особенность заключается в том, что они не требуют непрерывности второй производной в узлах  плайна,  поэтому могут применяться для аппроксимации более широкого класса сигналов. С этим связан и их основной недостаток: они задаются большим  числом параметров, чем классический интерполяционный кубический сплайн. В работе принимается естественный целевой функционал в рассматриваемой задаче, максимальная дальность. Оптимизация параметров  управления  выполняется методом нулевого порядка. Для этого используется  одна из распространенных разновидностей популяционных  алгоритмов — рой частиц. Такой выбор обеспечивает работу  с  вектором параметров значительной размерности. Приводятся результаты, показывающие устойчивость полученных решений к варьированию значений параметров сплайнов и граничных условий. Проводится сравнение оценок дальности, полученных с помощью нелинейного программирования, с другим подходом, когда структура закона наведения задается в явном  виде,  а  оптимизации  подлежат  только значения его параметров. Проведенные эксперименты показали, что при фиксированной структуре закона наведения максимальная дальность получается несколько ниже, вероятно, вследствие введения дополнительных  ограничений. Кроме того, в рамках нелинейного программирования рассматривается поиск управлений в более широком классе сигналов, которые могут быть получены с применением искусственной нейронной сети. Показано, что использование нейронных сетей в  данной  задаче не предоставляет существенных преимуществ по сравнению  с  кубическими  сплайнами, хотя требует идентификации заметно большего числа параметров.