Классическая двумерная транспортная задача линейного программирования описывает простейшую логистику: перемещение однородного груза от поставщиков напрямую к потребителям. Однако в современной глобальной экономике такие упрощенные схемы практически не встречаются. Крупные транснациональные компании оперируют множеством видов товаров, используют различные виды транспорта (автомобильный, железнодорожный, морской) и перевалочные хабы в разные промежутки времени. Для математического описания и оптимизации таких многомерных структур исследование операций применяет многоиндексные транспортные задачи. Переход от двумерных матриц к многомерным тензорам затрат радикально усложняет алгоритмический поиск оптимума, но позволяет управлять цепями поставок с потрясающей экономической точностью.

В классической теории игр, описываемой матрицами, участники принимают решения одновременно, не зная о выборе оппонента. Однако в реальной экономике, политике и бизнесе конфликты часто разворачиваются последовательно: один игрок делает ход, а другой отвечает, имея полную информацию о действиях первого. Для математического анализа таких иерархических структур в исследовании операций применяется теория динамических (последовательных) игр. Центральным концептом этой теории является равновесие Штакельберга, которое описывает оптимальное стратегическое поведение в условиях информационной асимметрии, когда на рынке присутствует безусловный лидер и подстраивающийся под него ведомый игрок.

В промышленном производстве — от металлургических заводов до целлюлозно-бумажных комбинатов и швейных фабрик — постоянно возникает одна и та же острая проблема. Имеется исходное сырье в виде стандартных рулонов, листов или стержней фиксированного размера. Поступает заказ на нарезку из этого сырья тысяч мелких деталей различной длины. Как расположить шаблоны деталей на исходном материале так, чтобы количество неиспользуемых обрезков (отходов) было сведено к абсолютному минимуму? В исследовании операций этот класс NP-трудных комбинаторных задач известен как задачи о раскрое и упаковке (Cutting Stock and Bin Packing Problems), и их эффективное решение экономит мировой промышленности миллиарды долларов ежегодно.