Когда задача многокритериальной оптимизации содержит сложные нелинейные, разрывные функции или целочисленные переменные, классические математические методы скаляризации (линейной свертки) терпят полный провал. Они либо застревают в локальных оптимумах, либо физически не способны найти решения, лежащие на вогнутых участках границы Парето. Для преодоления этого алгебраического барьера исследование операций заимствовало мощнейший инструмент из биологии — эволюционные вычисления. Эволюционные алгоритмы способны одновременно исследовать множество областей пространства поиска, оперируя популяциями решений, что делает их идеальным механизмом для одновременного построения всего фронта Парето за один прогон.

Классическая теория массового обслуживания, построенная на моделях Эрланга, предполагает, что клиенты обладают бесконечным терпением. Придя в систему, заявка будет стоять в очереди сутками, пока не получит обслуживание. Однако в реальных колл-центрах, службах скорой помощи и системах электронной коммерции поведение клиентов кардинально иное: они нетерпеливы. Если очередь кажется слишком длинной, клиент может вообще отказаться от присоединения к ней (Balking). Если клиент уже стоит в очереди, но ожидание затягивается, он может бросить трубку или закрыть вкладку браузера (Reneging). Внедрение фактора человеческого нетерпения в марковские процессы породило сложнейший класс моделей, позволяющих бизнесу оптимизировать потери клиентов в условиях пиковых нагрузок.

В промышленном производстве и управлении проектами соблюдение дедлайнов является критическим фактором успеха. Опоздание с отгрузкой продукции влечет за собой жесткие финансовые санкции, потерю деловой репутации и разрыв контрактов. В теории расписаний класс задач, ориентированных на соблюдение директивных сроков, выделяется в особую категорию. В отличие от минимизации общего времени работы конвейера (makespan), здесь целевые функции сфокусированы на минимизации штрафов за просрочку. Изучение таких моделей привело к созданию изящных полиномиальных алгоритмов, венцом которых стал алгоритм Мура-Ходжсона, позволяющий математически точно минимизировать количество сорванных заказов на одностадийном производстве.