战略规划做出的多数决定都属于“去或不去”决策。例如，生产排程决策结果可能是在第三年建厂，也可能是不建厂，但决不可能决定只建立半个厂。这类决策以二元（整数）变量为基础建模，很难找到最优解。模型求解的算法和技术（或者求最优值，或者要求在规定偏差内）都属于混合整数规划（Mixed Integer ProgrammingMIP）法。
最后，因为企业不常进行战略规划，所以会非常困难。很多时候，战略规划的制订和五年计划是同步的。因而，执行前一个战略计划的人或者已经升职了，或者己经离开企业了。这意味着新的团队可能在建模和模型求解方面毫无经验。
显然，很好地执行战略规划是一项很有挑战性的任务。决策支持模型应该是全面的，既有技术上的限制条件，也有财务上的限制条件，而且常常有公司或行业特点。
因此，这类模型需要大量的、各种各样的数据，而且这些数据常常是预测数据，且带有很大的不确定性。又由于决策是二元性的，所以甚至决定性的 MIP模型也很难求出最优解。而数据不确切又决定了我们可以使用随机优化的方法。同时，规划频率低也意味着无法发展、保持同样水平的经验，而且将一家企业或一个行业的经验转移到另一家企业或另一个行业也是很困难的。
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