基于规则的系统：它不是优化工具，但是广泛应用于控制系统中。基于规则的系统能控制几百甚至几千个规则。规则系统与规则之间的相互关系非常复杂。如果系统改变而规则没有改变，系统不能保证所求出的解最优。基于规则的系统有神经元、ILOG等。

线性规划：这种方法最好，是应用最广泛的优化工具，通常用于资源分配问题中。任何有决策变量、线性目标函数和线性约束条件的问题都属于线性规划。

约束传播：受约束条件的影响，每一约束都有一定的变量范围。变量域的减少会引起与约束条件相关的变量数目减少。此法在大网络约束条件时尤其有效。

遗传算法：通过改进已有的解找出最优解。尽管为了得到最优解遗传算法要做很多次叠代，然而它求解过程简单，运行速度很快。此类优化方法特别适合那些约束条件和目标函数比较复杂的问题，如非线性函数。