Optimización (matemática)

 \begin{matrix}  max(min) f(x) \\  x \in \Omega \subseteq \mathbb{R}^n \end{matrix}

Donde x = (x1,...,xn) es un vector y representa variables de decisión, f(x) es llamada función objetivo y representa o mide la calidad de las decisiones (usualmente números enteros o reales) y Ω es el conjunto de decisiones factibles o restricciones del problema.

 \begin{matrix} g(x_1,...,x_n) & \le & 0 \\ h(x_1,...,x_n) & = & 0  \end{matrix}

Un problema de optimización trata entonces de tomar una decisión óptima para maximizar (ganancias, velocidad, eficiencia, etc.) o minimizar (costos, tiempo, riesgo, error, etc.) un critero determinado. Las restricciones significan que no cualquier decisión es posible.