研究合理分配有限資源以取得最大效果的數學理論和方法，又稱規劃論。數學規劃是運籌學的一個重要分支。它的基本思想出現在19世紀初。20世紀40年代因為戰爭的需要，人們開始研究規劃問題。第二次世界大戰後，由於生產發展的需要和電子電腦的應用，出現瞭許多數學規劃方法，如線性規劃、非線性規劃、動態規劃和隨機規劃等，但沒有一種方法能解決全部分配問題。廣義的數學規劃還包括排隊論、對策論和存貯論。數學規劃的基本內容包括各種不同類型規劃存在最優解的必要條件和充分條件、對偶定定理和有效算法等。
規劃問題大致可分為兩類：①用一定數量的資源去完成最大可能實現的任務；②用盡量少的資源去完成給定的任務。解決這些問題一般都有幾種可供選擇的方案。在規劃問題中，必須滿足的條件稱為約束條件，要達到的目標用目標函數來表示。數學規劃問題可歸結為：在約束條件的限制下根據一定的準則從若幹可行方案中選取一個最優方案。選取最優方案就是在一定的約束條件下求目標函數的最大值或最小值的問題。
數學規劃實質上是用數學模型來研究系統管理的決策問題。如果把給定條件定義為外生變量，把目標函數看作是目標變量，把目標函數中的自變量作為決策變量，這三個變量之間的關系式就構成規劃模型。它一般是結構方程（靜態模式）或運動方程（動態描述）。決策變量容許變動的范圍由邊界條件規定，常用不等式的形式給出。在不等式定義的區域內，結構方程或運動方程成立。在邊界點上邊界條件與上述方程一起構成規劃模型。
規劃是將來要實現的行動，因而涉及在不確定的條件下行動的決策理論。規劃模型有三種類型。①確定性模型：全部變量都是確定性變量，關系式和邊界條件中出現的系數也都具有確定的值，如線性規劃模型。②隨機性模型：條件變量中至少有一個變量，關系式或邊界條件中至少有一個系數，不是確定性變量而是隨機變量，如排隊模型。③對策性模型：將規劃問題歸結為互相對抗的二人對策模型，即把不確定事件想象為進行對抗的對手。於是規劃問題中出現的不確定性可用對策論來研究。
規劃過程的實際情況表明，行動者不僅要從預定的行動集合中選擇最優行動，而且還要從實際行動的結果中提取信息,進一步改善選擇的行動，逐步積累經驗,學會更合適的行動，並不斷加以修正。因此行動者是一面學習一面探索，這就與適應、學習和自組織系統的理論有關。在數學規劃的實際問題中，由於數學模型很復雜，導出解析式並求出數值解往往是很困難的，在這種情況下可使用計算機仿真。