不失一般性，约束优化问题可以描述为如下形式：
其中 x 是决策变量，f( x )是目标函数，
是不等式约束，
是等式约束，D={
|
}是搜索空间， D中所有满足约束条件的解构成可行域S，即 S={x|
}，可行域中的点称为可行解。对于不等式约束
，若在 x 点处满足
，则称
在x点处是积极约束。等式约束
在所有可行解处是积极约束。
若对某一
，存在常数
，使得对
{x|
}，有
，则称
为局部最优解；若对一切
都有
，则称
为全局最优解。求解最优化问题NLP，就是要求目标函数f(x)在约束条件下的极小点，即求出其全局最优解，但在一般情况下，往往只能求出它的一个局部最优解。
当f(x)为线性函数时称为线性规划问题，反之如果是非线性则为非线性规划问题。当约束问题包含一个目标函数时，称为单目标约束优化问题；当约束问题包含多个目标函数时，称为多目标约束优化问题。
