Sekvencionální kvadratické programování (SQP) je jedna z nejefektivnějších metod nelineárního programování, kdy hledáme minimum nelineární funkce omezené nelineárními podmínkami. Základem této metody je znalost kvadratického programování a metod řešení úloh kvadratického programování. Následně se práce přímo zabývá základní formou SQP metody, odvozením a konstrukcí základního algoritmu. Předposlední kapitola řeší možnosti, jak zlepšit základní algoritmus o aproximaci hessiánu a případnou úpravu kroku. Poslední kapitola popisuje podmínky konvergence.Sequential quadratic programming (SQP) is one of the most efficient methods of nonlinear programming, where we look for a minimum of a nonlinear function bounded by nonlinear constraints. The basis of this method is knowledge of quadratic programming and methods for solving quadratic programming problems. Subsequently, the work directly deals with the basic form of the SQP method, derivation and construction of the basic algorithm. The penultimate chapter addresses the possibilities of how to improve the basic algorithm for Hessian approximation and possible step adjustment. The last chapter describes the conditions of convergence.