Квадратичное программирование (Quadratic Programming, QP) представляет собой особый класс задач нелинейной оптимизации, в которых целевая функция является квадратичной (содержит произведения пар переменных и их квадраты), а все ограничения — линейными. Этот класс задач обладает элегантными математическими свойствами и служит своеобразным мостом между простым линейным программированием и сложной нелинейной оптимизацией. Методы QP лежат в основе современной финансовой теории и алгоритмов машинного обучения.

Смешанно-целочисленное линейное программирование (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) охватывает колоссальный класс практических оптимизационных задач, где лишь часть переменных обязана принимать дискретные (часто бинарные) значения, тогда как остальные могут быть непрерывными. Модели MILP лежат в основе планирования работы электростанций (Unit Commitment), составления расписаний авиакомпаний и проектирования телекоммуникационных сетей. Современным стандартом решения таких задач является алгоритм ветвей и отсечений (Branch-and-Cut).

Задача маршрутизации транспорта (Vehicle Routing Problem, VRP) является одним из самых сложных естественных обобщений задачи коммивояжера и краеугольным камнем современной транспортной логистики. Задача заключается в определении оптимального набора маршрутов для парка транспортных средств, базирующихся в одном или нескольких депо, с целью обслуживания заданного набора клиентов с минимальными издержками. Учитывая NP-трудный характер VRP, применение точных математических методов ограничено небольшими размерностями, что выводит на первый план мощные эвристические и метаэвристические алгоритмы.