描述了约束规划的演进。
约束规划是一种本机满足性技术，它扎根于计算机科学 — 逻辑编程、图论和二十世纪八十年代的人工智能探索。 近来在约束规划引擎的可调整而强大的黑盒搜索开发方面取得了进展，已将此技术转变为功能强大而易于使用的优化技术。
约束规划经证明对于解算调度问题非常高效。 CPLEX Studio 中的调度入门
是有关在 OPL 中使用基于约束规划的调度的介绍性教程。 “语言参考手册”提供了更多信息。
约束规划还是用于解算和优化对于数学规划太不规则的问题的高效方法。 这包括时间表问题、排序问题以及分配或排班问题。
这些不规则性导致难以解算问题以实现数学优化的原因可能是：
本质上非线性的约束
包含很多局部最佳的解法的非凸解法空间
多个差异，这导致问题的线性宽松项返回了很差的信息
阅读 "约束编程与数学编程"，了解详细比较。