Эффективная реализация матрично-векторного произведения имеет существенную практическую значимость в областях машинного обучения, интеллектуального анализа данных, квантовой химии, математической физики, численных методов линейной алгебры, высокопроизводительных вычислений и др. В данной работе представлен алгоритм автоматизированной оптимизации матрично-векторного произведения по времени выполнения, использующийся на этапе компиляции без ручной настройки и автонастройки. Алгоритм основан на моделировании вычислений на гипотетическом многоядерном процессоре, предложенном авторами, с применением полиэдрального представления. В отличие от подходов, основанных на ручной настройке и автонастройке, алгоритм может применяться для создания новых оптимизированных реализаций матрично-векторного произведения в условиях недоступности целевой архитектуры и ограниченности времени выполнения. Алгоритм использован для оптимизации программного кода, реализующего решение структурной обратной задачи гравиметрии о нахождении поверхности раздела сред методом Левенберга- Марквардта. Проведено сравнение производительности полученной реализации с реализациями на основе оптимизированных библиотек линейной алгебры Intel MKL, BLIS, OpenBLAS. Результаты численных экспериментов показывают сравнимость предложенного алгоритма по эффективности с подходами, созданными с использованием ручной настройки при доступе к целевым архитектурам процессоров.