В реальных экономических и физических системах зависимости между переменными крайне редко бывают строго линейными. Производственные затраты часто возрастают экспоненциально при превышении номинальной мощности, а полезность ресурса подчиняется закону убывающей отдачи. Когда целевая функция или хотя бы одно из ограничений в оптимизационной модели принимают нелинейный вид, задача переходит в юрисдикцию нелинейного программирования (НЛП). В отличие от линейных моделей, где оптимум всегда достигается на границе области (в вершине многогранника), нелинейный оптимум может скрываться где угодно: как на границе, так и глубоко внутри области допустимых решений, что делает поиск многократно сложнее.