b"\n_START_ARTICLE_\nOptimitzaci\xc3\xb3 matem\xc3\xa0tica\n_START_SECTION_\nTipus d'optimitzacions\n_START_PARAGRAPH_\nLa resoluci\xc3\xb3 que es plantegi dependr\xc3\xa0 del nivell de la generalitat que prengui el problema.\n_START_SECTION_\nOptimitzaci\xc3\xb3 amb restriccions de desigualtat\n_START_PARAGRAPH_\nEn aquest tipus d'optimitzaci\xc3\xb3 existeixen les anomenades condicions de Kuhn-Tucker, les quals, en alguns casos, poden ser utilitzades per intentar trobar punts cr\xc3\xadtics (m\xc3\xa0xims o m\xc3\xadnims). No obstant aix\xc3\xb2, aquesta \xc3\xa9s una \xc3\xa0rea molt poc desenvolupada de la matem\xc3\xa0tica. Les condicions de Khun-Tucker fallen freq\xc3\xbcentment o s\xc3\xb3n insuficients per trobar l'exist\xc3\xa8ncia d'extrems.\n_START_SECTION_\nOptimitzaci\xc3\xb3 estoc\xc3\xa0stica\n_START_PARAGRAPH_\nQuan les variables del problema (funci\xc3\xb3 objectiu i/o restriccions) s\xc3\xb3n variables aleat\xc3\xb2ries, es realitza optimitzaci\xc3\xb3 estoc\xc3\xa0stica.\n_START_SECTION_\nOptimitzaci\xc3\xb3 amb informaci\xc3\xb3 no perfecta\n_START_PARAGRAPH_\nEn aquest cas, la quantitat de variables o la funci\xc3\xb3 objectiu poden ser desconegudes o una variable m\xc3\xa9s. La matem\xc3\xa0tica coneguda com a matem\xc3\xa0tica borrosa es troba actualment intentant resoldre aquest tipus de problemes, per\xc3\xb2 el desenvolupament d'aquest camp de la matem\xc3\xa0tica \xc3\xa9s encara massa incipient, i fins ara els resultats obtinguts han sigut escassos."