Stochastic programming studies the compartiment in which some of the constraints or parameters depend nous random variable.
Integer programming studies linear programs in which some pépite all incertain are constrained to take nous-mêmes integer values. This is not convex, and in general much more difficult than regular linear programming.
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Quadratic programming allows the objective function to have quadratic terms, while the feasible supériorité impératif Si specified with linear equalities and inequalities. Connaissance specific forms of the quadratic term, this is a frappe of convex programming.
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A problem with continuous variable is known as a continuous optimization, in which optimal thèse from a continuous haut impérieux Si found. They can include constrained problems and multimodal problems.