La modelización se ha descrito como una sucesión de etapas aunque no existen reglas fijas, interviene bastante la intuición del decisor y es un proceso abierto a reformulaciones en cualquiera de sus etapas. Las principales fases son :

Descripción del problema

Definición de variables : identificar y diferenciar entre variables, parámetros y constantes. También entre variables endógenas y exógenas, y dentro de éstas últimas entre controlables y no controlables.

Definición de restricciones : limitaciones del sistema. Explicitar sólo aquellas relevantes.

Definición de la función objetivo : establece el criterio en base al cual se elegirá la mejor opción.

Resolución : analítica o numérica según el modelo.

Análisis de la solución : coherencia, aplicabilidad, etc.

Variables

Tipos de fenómenos que representan : cuantías, desviaciones respecto a valores dados, decisiones del tipo sí o no (binarias), contadores, etc.

Codificación de variables : nombres mnemotécnicos.

Valores iniciales : en métodos numéricos por varios motivos ; falta de definición de las variables, acortar el tiempo de resolución o aumentar las posibilidades de llegar a óptimos globales.

Restricciones

Tipos de restricciones

Codificación : nombres mnemotécnicos

Cotas : en métodos numéricos, se introducen para prevenir operaciones no definidas y disminuir el tiempo de resolución.

Simplificación y preprocesamiento : puede ser conveniente dedicar un tiempo a simplificar el modelo eliminando restricciones de igualdad o restricciones redundantes. También transformando restricciones no lineales en lineales si es posible o sustituyendo restricciones por variables.

Optimización elástica : restricciones duras y blandas.

Función objetivo

Objetivos múltiples - objetivo único : metodologías para enfocar el caso de múltiples objetivos.

En métodos numéricos, introducir las no linealidades en la función objetivo más que en las restricciones.
 

Métrica del modelo y escalado

Métrica : mantener la coherencia en las unidades de medida.

Escalado : en métodos numéricos, mantener poca diferencia de magnitud en los números que aparecen en el modelo para evitar errores en el proceso de resolución y acortar el tiempo de búsqueda de la solución.

Modelización alternativa

Se justifica en base a las características del sujeto decisor o, en métodos numéricos, para disminuir el tiempo de ejecución o para llegar con toda seguridad a óptimos globales en lugar de locales.