Принятие стратегических управленческих решений (например, выбор площадки для нового завода, закупка корпоративного программного обеспечения или подбор топ-менеджеров) редко опирается только на жесткие количественные данные. Менеджерам приходится оценивать множество конфликтующих, субъективных и трудноизмеримых качественных критериев: репутацию, дизайн, политические риски, комфорт. Для приведения человеческой интуиции и экспертных оценок к строгим алгебраическим алгоритмам в 1970-х годах Томас Саати разработал Метод анализа иерархий (Analytic Hierarchy Process, AHP). Эта методология исследования операций стала абсолютным мировым стандартом в задачах многокритериального выбора, превратив нечеткие человеческие суждения в точные нормированные векторы приоритетов.

Классические модели теории массового обслуживания предполагают демократичный подход: все заявки выстраиваются в единую очередь и обслуживаются строго по принципу «первым пришел — первым ушел» (FIFO). Однако в реальной жизни и информационных технологиях заявки редко бывают равнозначными. В приемном покое больницы пациенты с инфарктом должны обслуживаться быстрее пациентов с ушибами. В телекоммуникационных сетях голосовой трафик критичен к задержкам и требует немедленной обработки, в то время как фоновая загрузка файлов может подождать. Для моделирования и балансировки таких асимметричных потоков исследование операций применяет глубокий математический аппарат приоритетных систем массового обслуживания.

Классическое линейное программирование великолепно справляется с задачами максимизации абсолютных показателей, таких как суммарная прибыль или валовой доход. Однако в реальном экономическом анализе руководство корпораций чаще интересует максимизация относительных величин (коэффициентов), например, рентабельности инвестиций, производительности труда или отношения доходности к финансовым рискам. Когда целевая функция представляет собой отношение двух линейных функций, а ограничения остаются линейными, задача переходит в класс дробно-линейного программирования (ДЛП). Этот раздел исследования операций предлагает элегантные методы преобразования кажущихся сложными нелинейных дробей в решаемые линейные эквиваленты.